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STN Incorporated
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11 – 50 Mitarbeitende
CybersicherheitHardwareUnternehmen
STN Incorporated stellt Managed-IT- und Cloud-Infrastruktur für Unternehmen und Teams bereit, die geschäftskritische Software, KI-Systeme und Robotik entwickeln. Zum Angebot gehören private CPU-Clouds, GPU-One-KI-Infrastruktur, sichere Netzwerke und Speicherlösungen sowie der laufende Cloud-Betrieb mit menschlichem Support rund um die Uhr und Service-Level-Vereinbarungen mit hoher Verfügbarkeit. Das Unternehmen übernimmt außerdem Cybersicherheitsbetrieb und die Reaktion auf Sicherheitsvorfälle, Compliance und Risikomanagement, Backup und Wiederherstellung sowie Technologiebeschaffung und Lebenszyklusmanagement. STN betreut SaaS-Unternehmen, KI- und Modellentwickler, Robotikunternehmen sowie regulierte Organisationen wie Gesundheitsdienstleister. Die Infrastruktur ist auf Audit-Bereitschaft und Rahmenwerke wie SOC 2 Type II und HIPAA ausgelegt.
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Stellen im Unternehmen

Staff Engineer für Plattformzuverlässigkeit, Horizon AI

Skaliere die zuverlässige Agentenplattform von Horizon AI mit Caching, Event-Streaming, Observability und robusten Bereitstellungssystemen.

USVereinigte StaatenRemoteVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischKünstliche Intelligenz
KubernetesPythonVerteilte Systeme

Beschreibung

  • Entwickle eine Caching-Schicht, damit Aufrufe von Agentenwerkzeugen externe Systeme nicht unnötig erreichen.
  • Führe Event-Streaming ein, um die Abhängigkeit der Dienste von synchronen HTTP-Ketten zu verringern.
  • Verbessere die Weiterleitung von Agenten durch Zustandsprüfungen, Circuit Breaker, Wiederholungslogik und Observability, die Ausfälle von Leistungseinbußen unterscheidet.
  • Schaffe Observability für die Plattform mit Dienstmetriken, dienstübergreifendem Tracing und umsetzbaren Alarmen.
  • Unterstütze die Migration der Orchestrierung und entwickle Infrastructure as Code.
  • Verbessere Releases mit Canary-Deployments, Traffic-Verschiebung und zuverlässigen Rollback-Verfahren.
  • Arbeite mit dem Principal Engineer zusammen.
  • Berichte zunächst an den Chief AI Officer und anschließend an den Senior Engineering Manager.

Anforderungen

  • Praxiserfahrung mit der Verbesserung der Zuverlässigkeit verteilter Systeme, einschließlich Caching, Queuing, Circuit Breakern, Backpressure, Timeouts und Idempotenz.
  • Sicherer Umgang mit Python und containerisierten Umgebungen.
  • Praktische Erfahrung mit Kubernetes oder einer vergleichbaren Orchestrierungsplattform.
  • Erfahrung mit Event-Streaming und dessen Fehlerszenarien.
  • Fundierte Kenntnisse in Observability, einschließlich Metriken und verteilter Nachverfolgung.
  • Gutes Urteilsvermögen beim Alarmieren aufgrund von Symptomen statt Ursachen.
  • Nachweisliche Erfolge bei der Verbesserung der Zuverlässigkeit mit messbaren Ergebnissen im Vorher-nachher-Vergleich.
  • Von Vorteil: Erfahrung mit dauerhafter Workflow-Orchestrierung.
  • Von Vorteil: Erfahrung mit Blue-Green- und Canary-Deployments im großen Maßstab.
  • Von Vorteil: Erfahrung mit der Analyse der Performance von Python-Diensten.

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