Gorilla Logic
Gorilla Logic
501 – 1 000 Employés
ConseilLogistiqueMarketing
Gorilla Logic est une société de conseil en ingénierie logicielle et des données qui aide les organisations à concevoir, créer et moderniser des produits numériques. Ses activités couvrent la conception de produits numériques, l’ingénierie cloud, les données et l’intelligence artificielle, le DevOps, l’assurance qualité, la modernisation des systèmes existants et le développement de solutions SaaS. L’entreprise réunit des concepteurs de produits, des architectes de solutions et des équipes d’ingénierie Agile nearshore pour accompagner les applications essentielles à l’activité de grandes entreprises du Fortune 500 ainsi que de petites et moyennes entreprises. Avec des équipes au Costa Rica, en Colombie, au Mexique et aux États-Unis, Gorilla Logic travaille dans le cadre de partenariats collaboratifs axés sur la sécurité, tout au long du cycle de vie des produits numériques.

Ingénieur DevOps senior de plateforme (télétravail)

Rejoignez Gorilla Logic en tant qu’ingénieur DevOps senior pour accompagner des plateformes de production AWS et Kubernetes. Automatisez l’infrastructure, les déploiements, la fiabilité et les opérations de production pour des équipes travaillant à distance depuis la Colombie ou le Costa Rica.

Description

  • Exploiter et dépanner les clusters et charges de travail Kubernetes en production
  • Provisionner et améliorer l’infrastructure cloud avec Terraform et des pratiques d’Infrastructure as Code
  • Superviser les déploiements d’applications, les mises à niveau, les mises à jour de configuration et les cycles de mise en production complexes
  • Utiliser les flux de travail GitOps et des outils tels qu’Argo CD pour gérer les déploiements
  • Créer et maintenir des scripts et outils Python pour l’automatisation de la plateforme et les processus opérationnels
  • Étudier et résoudre les incidents liés à l’infrastructure, aux applications et aux services de la plateforme
  • Renforcer la fiabilité, l’évolutivité, l’observabilité et l’efficacité opérationnelle de la plateforme
  • Accompagner les stratégies de mise à l’échelle et d’autoscaling des charges de travail Kubernetes en production
  • Collaborer avec les équipes de développement et de plateforme pour résoudre les problèmes d’infrastructure et de déploiement
  • Contribuer aux décisions techniques en identifiant les risques, les lacunes de fiabilité et les axes d’amélioration
  • Maintenir des standards élevés d’ingénierie et de qualité, en formulant si nécessaire des remarques techniques constructives
  • Piloter les initiatives de plateforme et mener les problèmes jusqu’à leur résolution avec une supervision limitée

Exigences

  • Expérience pratique avérée de l’exploitation de Kubernetes en production
  • Expérience du déploiement, de la mise à l’échelle, du dépannage et de l’administration de charges de travail Kubernetes
  • Expérience pratique de Terraform pour provisionner et gérer une infrastructure cloud
  • Capacité à lire et écrire du Python pour les scripts, l’automatisation, le dépannage et les outils de plateforme
  • Expérience de l’infrastructure AWS, notamment idéalement d’EKS ou d’un service Kubernetes géré comparable
  • Expérience de l’application des pratiques GitOps avec des outils tels qu’Argo CD
  • Expérience de la gestion de cycles complexes de déploiement et de mise à niveau d’applications
  • Capacité avérée à trier, dépanner et accompagner les incidents de production
  • Solides connaissances en fiabilité, évolutivité et bonnes pratiques opérationnelles d’infrastructure
  • Solides compétences analytiques et autonomie dans l’étude de problèmes complexes de production
  • Sens aigu des responsabilités et de l’engagement, avec la capacité de travailler efficacement avec une supervision limitée
  • Jugement axé sur la qualité pour équilibrer rapidité de livraison, fiabilité et maintenabilité
  • Excellentes compétences de communication écrite et orale et de collaboration
  • Souhaité : Expérience de Helm et de la gestion des packages ou déploiements Kubernetes
  • Souhaité : Familiarité avec PyTorch et Hugging Face Transformers
  • Souhaité : Expérience de l’accompagnement de charges de travail GPU ou de plateformes d’inférence de machine learning
  • Souhaité : Familiarité avec NVIDIA Triton Inference Server
  • Souhaité : Expérience de Chainguard, des images distroless, de Trivy ou de la réduction des vulnérabilités des conteneurs
  • Souhaité : Expérience de la mise en œuvre ou de l’amélioration de l’autoscaling Kubernetes
  • Souhaité : Familiarité avec Apache Kafka ou des systèmes comparables de streaming et de messagerie
  • Souhaité : Expérience d’Elasticsearch ou d’ArangoDB
  • Souhaité : Expérience du dépannage de réseaux complexes entre services
  • Souhaité : Expérience d’OpenShift, d’IL5, de FedRAMP ou d’environnements restreints similaires
  • Souhaité : Familiarité avec les environnements de développement IA/ML ou d’IA agentique

Avantages

  • Organisation du travail à distance
  • Emploi à temps plein

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