Ang Kaltura ay bumubuo ng video cloud platform para sa mga organisasyong gumagamit ng video upang makipagkomunikasyon, magturo, makipag-ugnayan sa mga audience, at maghatid ng mga digital na karanasan. Pinagsasama ng Video Experience Cloud nito ang mga tool para sa pamamahala, paglalathala, streaming, at video conferencing ng content, at sinusuportahan ang mga gamit tulad ng mga virtual na kaganapan, panloob na komunikasyon, edukasyon, at entertainment. Para sa mga naghahanap ng trabaho, nag-aalok ang Kaltura ng pagkakataong magtrabaho sa mga produktong humuhubog sa paraan ng paglikha, pamamahagi, at pakikipag-ugnayan ng mga organisasyon sa video sa iba't ibang channel.
Inhinyero ng DevOps, AI Factory (Hybrid, Israel) – Kaltura
Bumuo at magpatakbo ng maaasahang imprastraktura ng AI na pinapagana ng GPU para sa pandaigdigang video platform ng Kaltura. Pamahalaan ang mga multicloud environment na sumasaklaw sa AWS, GCP, Kubernetes, at mga teknolohiya sa AI serving.
Paglalarawan
- Sumali sa pandaigdigang DevOps at Platform team ng Kaltura upang magdisenyo at magpatakbo ng mga distributed AI production system sa malaking sukat
- Pangunahan ang mga proyekto mula sa paunang disenyo hanggang sa implementasyon at production deployment
- Magdisenyo, bumuo, at magpatakbo ng mga highly available na distributed system sa AWS at GCP
- Suportahan ang imprastraktura para sa Kubernetes, Docker, Helm, CI/CD, automation, data, caching, at messaging
- Pag-isahin ang iba’t ibang technology stack at architecture sa mas malawak na platform ng Kaltura
- Bumuo at magpatakbo ng imprastraktura para sa AI workloads, kabilang ang GPU inference at mga model-serving platform
- Pagbutihin ang reliability ng system sa pamamagitan ng monitoring at observability practices
- Siyasatin ang mga kumplikadong problema sa mga layer ng application, infrastructure, networking, operating system, at data
- Makipagtulungan sa mga team ng Platform, Development, Architecture, AI/ML Research, at Product
- Gamitin ang mga makabagong AI coding tool upang mapataas ang bilis at kalidad ng engineering
Mga Kinakailangan
- Hindi bababa sa 2 taong hands-on na karanasan sa DevOps, Platform, o SRE sa pagpapatakbo ng malakihang distributed production system, na may kakayahang malayang manguna sa mga proyekto mula konsepto hanggang implementasyon
- Hindi bababa sa 2 taong karanasan sa paggamit ng mga cloud inference service at NeoClouds
- Hindi bababa sa 2 taong hands-on na karanasan sa pagbuo at pagpapanatili ng mga AI Factory system gamit ang KubeFlow, Ray, o katumbas na teknolohiya
- Hindi bababa sa 2 taong praktikal na karanasan sa GPU inference gamit ang mga teknolohiyang tulad ng vLLM, SGLang, o NVIDIA Triton
- Malawak na karanasan sa multicloud sa AWS, GCP, at mga NeoCloud provider tulad ng RunPod, TogetherAI, at vast.ai, kabilang ang Infrastructure as Code gamit ang Terraform o katumbas na tool
- Advanced na hands-on na kaalaman sa Kubernetes at Helm, kabilang ang Kubernetes internals, production operations, Docker, at containerized system
- Matibay na kaalaman sa networking at operating system, kabilang ang TCP/IP, DNS, load balancing, at Linux internals
- Malawak na karanasan sa CI/CD at automation gamit ang GitHub Actions, pati monitoring at observability gamit ang metrics, tracing, logging, Prometheus, at Grafana
- Mataas na kasanayan sa mga makabagong AI coding tool at praktikal na pag-unawa sa paggamit ng mga ito para sa makabuluhang pagtaas ng productivity
- Ang pagiging pamilyar sa mga AI evaluation at observability platform gaya ng Opik, OpenEval, o LangSmith ay dagdag na halaga
Mga Benepisyo
- Flexible na hybrid work environment
- Pinalawak na pribadong health insurance, kabilang ang mental health coverage
- Mga programang sumusuporta sa personal at propesyonal na pag-unlad
- Paminsan-minsang long weekend kasama ang iba’t ibang kumpanya