ScienceLogic kuria dirbtiniu intelektu grindžiamą stebėsenos ir AIOps programinę įrangą įmonių ir paslaugų teikėjų IT komandoms. Jos SaaS platforma „ScienceLogic AI Platform“, pristatoma „Skylar“ prekės ženklu, apima hibridinio debesies stebėseną, tinklų ir programų stebėseną, automatinę pagrindinės priežasties analizę, darbo eigų automatizavimą, atitikties ir konfigūracijos valdymą bei daugybę integracijų. Platforma skirta padėti organizacijoms spręsti sudėtingų hibridinių IT aplinkų problemas, didinti veiklos atsparumą, sutrumpinti vidutinį remonto laiką ir sutelkti IT operacijų įrankius vienoje vietoje.
Vyresnysis programinės įrangos inžinierius, Python/MySQL – hibridinis darbas Indijoje
Kurkite keičiamo masto IT stebėsenos galimybes „ScienceLogic“ AIOps platformai kaip vyresnysis Python/MySQL inžinierius. Diagnozuokite našumo problemas ir kurkite funkcionalumą naudodami Python, PHP ir MySQL.
Aprašymas
- Bendradarbiaukite su produktų valdymo komanda, kad patikslintumėte ir galutinai suformuluotumėte IT stebėsenos funkcijų reikalavimus
- Diagnozuokite ir spręskite MySQL bei Python našumo problemas „Skylar One“ platformoje
- Kurkite naujas Python, PHP ir MySQL funkcijas laikydamiesi nustatytų kodavimo standartų
- Kurkite ir prižiūrėkite vienetų testus
- Perduodami darbą pristatykite užbaigtas funkcijas, kad pagerintumėte vidinį informuotumą apie naujas ir esamas funkcijas
Reikalavimai
- Kompiuterių mokslo, programinės įrangos inžinerijos, kompiuterių inžinerijos, informacinių technologijų ar susijusios techninės srities bakalauro laipsnis arba lygiavertė praktinė patirtis
- Bent 8 metų programinės įrangos kūrimo naudojant Python patirtis, įskaitant itin keičiamo masto Python procesų priežiūrą
- Tam tikra programavimo PHP kalba patirtis
- Bent 6 metų Linux naudojimo patirtis
- Bent 6 metų MySQL patirtis, įskaitant rodinius, išsaugotąsias funkcijas, išsaugotąsias procedūras ir užklausų našumo analizę
- Daugiagijų arba daugiaprocesių programų kūrimo patirtis
- Pagrindinės SNMP, SOAP ir REST API žinios
- CI/CD konvejerių ir DevOps praktikos išmanymas, daugiausia naudojant „GitHub“
- Gilus programinės įrangos kūrimo gyvavimo ciklo supratimas – nuo reikalavimų iki pristatymo
- Patirtis vertinant dirbtinio intelekto sugeneruoto kodo ir dizaino tikslumą
- Patirtis naudojant „GitHub Actions“ ir „Jenkins“ kūrimo darbo eigas
- Patirtis backend programinės įrangos inžinerijos aplinkose, kuriose naudojami dideli duomenų rinkiniai
- Darbo judriose kūrimo aplinkose patirtis
- Patirtis pristatant naują darbą suinteresuotosioms šalims, siekiant gauti grįžtamąjį ryšį ir dalytis žiniomis
- Patirtis integruojant dirbtinio intelekto pagalbą į programinės įrangos kūrimo darbo eigas ir platesnį programinės įrangos kūrimo gyvavimo ciklą
- Tinklų ar sistemų valdymo patirtis
- Tinklo stebimumo ar stebėsenos platformų patirtis
- Susipažinimas su paskirstytosiomis sistemomis ir didelio masto duomenų apdorojimu
- Patirtis prisidedant prie sistemų architektūros, daugiausia dėmesio skiriant komponentų prieinamumui ir našumui