Kaltura
Kaltura
Kaltura desarrolla una plataforma de vídeo en la nube para organizaciones que utilizan el vídeo para comunicarse, enseñar, conectar con sus audiencias y ofrecer experiencias digitales. Su Video Experience Cloud reúne herramientas para gestionar, publicar, transmitir y realizar videoconferencias con contenido, y ofrece soluciones para casos de uso como eventos virtuales, comunicaciones internas, educación y entretenimiento. Para quienes buscan empleo, Kaltura brinda la oportunidad de trabajar en productos que influyen en la manera en que las organizaciones crean, distribuyen e interactúan con el vídeo a través de distintos canales.

Ingeniero/a de DevOps, AI Factory (Híbrido, Israel) – Kaltura

Construye y opera una infraestructura de IA fiable y basada en GPU para la plataforma de vídeo global de Kaltura. Gestiona entornos multicloud que abarcan AWS, GCP, Kubernetes y tecnologías de servicio de modelos de IA.

Descripción

  • Únete al equipo global de DevOps y Plataforma de Kaltura para diseñar y operar sistemas distribuidos de producción de IA a gran escala
  • Lidera proyectos desde el diseño inicial hasta la implementación y el despliegue en producción
  • Diseña, construye y opera sistemas distribuidos de alta disponibilidad en AWS y GCP
  • Da soporte a la infraestructura de Kubernetes, Docker, Helm, CI/CD, automatización, datos, caché y mensajería
  • Unifica diversas pilas tecnológicas y arquitecturas dentro de la plataforma general de Kaltura
  • Desarrolla y opera infraestructura para cargas de trabajo de IA, incluida la inferencia con GPU y las plataformas de servicio de modelos
  • Mejora la fiabilidad de los sistemas mediante prácticas de monitorización y observabilidad
  • Investiga problemas complejos en las capas de aplicación, infraestructura, redes, sistema operativo y datos
  • Colabora con los equipos de Plataforma, Desarrollo, Arquitectura, Investigación de IA/ML y Producto
  • Utiliza herramientas modernas de programación asistida por IA para aumentar la velocidad y la calidad de la ingeniería

Requisitos

  • Al menos 2 años de experiencia práctica en DevOps, Plataforma o SRE operando sistemas distribuidos de producción a gran escala, con capacidad para liderar proyectos de forma independiente desde su concepción hasta su implementación
  • Al menos 2 años de experiencia utilizando servicios de inferencia en la nube y NeoClouds
  • Al menos 2 años de experiencia práctica desarrollando y manteniendo sistemas de AI Factory con KubeFlow, Ray o tecnologías comparables
  • Al menos 2 años de experiencia práctica con inferencia mediante GPU utilizando tecnologías como vLLM, SGLang o NVIDIA Triton
  • Amplia experiencia multicloud en AWS, GCP y proveedores NeoCloud como RunPod, TogetherAI y vast.ai, incluida la infraestructura como código con Terraform o una herramienta comparable
  • Conocimientos avanzados y prácticos de Kubernetes y Helm, incluidos los componentes internos de Kubernetes, las operaciones en producción, Docker y los sistemas contenerizados
  • Dominio sólido de redes y sistemas operativos, incluidos TCP/IP, DNS, balanceo de carga y componentes internos de Linux
  • Experiencia considerable con CI/CD y automatización mediante GitHub Actions, además de monitorización y observabilidad con métricas, trazas, registros, Prometheus y Grafana
  • Gran dominio de las herramientas modernas de programación asistida por IA y comprensión práctica de cómo utilizarlas para lograr mejoras significativas de productividad
  • Se valorará la familiaridad con plataformas de evaluación y observabilidad de IA como Opik, OpenEval o LangSmith

Beneficios

  • Entorno de trabajo híbrido flexible
  • Seguro médico privado ampliado, incluida la cobertura de salud mental
  • Programas de apoyo al desarrollo personal y profesional
  • Fines de semana largos ocasionales entre empresas

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