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STN Incorporated
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11 – 50 Employés
CybersécuritéEntrepriseMatériel informatique
STN Incorporated fournit des services informatiques gérés et une infrastructure cloud aux entreprises et aux équipes qui développent des logiciels, des systèmes d’IA et des solutions robotiques essentiels à leurs activités. Ses services comprennent des clouds privés sur CPU, une infrastructure d’IA GPU One, des réseaux et un stockage sécurisés, ainsi que des opérations cloud continues, avec une assistance humaine 24 h/24 et 7 j/7 et des accords de niveau de service garantissant une haute disponibilité. L’entreprise prend également en charge les opérations de cybersécurité et la réponse aux incidents, la conformité et la gestion des risques, la sauvegarde et la restauration, ainsi que l’approvisionnement technologique et la gestion du cycle de vie. STN accompagne des entreprises SaaS, des concepteurs d’IA et de modèles, des sociétés de robotique et des organisations soumises à une réglementation, notamment des prestataires de santé, avec une infrastructure conçue pour faciliter la préparation aux audits et répondre à des référentiels tels que SOC 2 Type II et HIPAA.
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Offres de l’entreprise

Ingénieur·e principal en fiabilité des plateformes, Horizon AI

Faites évoluer la plateforme d’agents fiable de Horizon AI grâce à la mise en cache, au streaming d’événements, à l’observabilité et à des déploiements résilients.

USÉtats-UnisÀ distanceTemps pleinIntermédiaireSeniorLangue Requise : anglaisIntelligence artificielle
KubernetesPythonSystèmes distribués

Description

  • Développer une couche de cache qui évite aux appels d’outils des agents d’atteindre inutilement des systèmes externes.
  • Introduire le streaming d’événements afin de réduire la dépendance des services aux chaînes HTTP synchrones.
  • Renforcer la distribution des tâches aux agents avec des contrôles de santé, des coupe-circuits, la gestion des nouvelles tentatives et une observabilité qui distingue les pannes des performances dégradées.
  • Créer l’observabilité de la plateforme avec des métriques de niveau de service, des traces interservices et des alertes exploitables.
  • Contribuer à la migration de l’orchestration et développer l’infrastructure en tant que code.
  • Améliorer les mises en production avec des déploiements canari, le basculement du trafic et des procédures de retour arrière fiables.
  • Collaborer avec l’ingénieur principal.
  • Rendre compte dans un premier temps au directeur de l’IA, puis au responsable principal de l’ingénierie.

Exigences

  • Expérience en production dans l’amélioration de la fiabilité des systèmes distribués, notamment la mise en cache, les files d’attente, les coupe-circuits, la contre-pression, les délais d’expiration et l’idempotence.
  • Maîtrise de Python et des environnements conteneurisés.
  • Expérience pratique de Kubernetes ou d’une plateforme d’orchestration comparable.
  • Expérience du streaming d’événements et de ses modes de défaillance.
  • Solides compétences en observabilité, notamment en métriques et en traçage distribué.
  • Bon jugement pour déclencher des alertes sur les symptômes plutôt que sur les causes.
  • Expérience avérée dans la réalisation d’améliorations de fiabilité avec des résultats mesurables avant et après.
  • Atout : expérience de l’orchestration durable des flux de travail.
  • Atout : expérience de l’exploitation à grande échelle de déploiements blue/green et canari.
  • Atout : expérience du profilage des performances de services Python.

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