Mozn to firma z branży sztucznej inteligencji, specjalizująca się w generatywnej AI tworzonej z myślą o języku arabskim oraz w analizie biznesowej dla organizacji w całym regionie Bliskiego Wschodu i Afryki Północnej. Jej produkty obejmują OSOS — platformę generatywnej AI, w której priorytetem jest język arabski, oraz FOCAL — platformę do wykrywania przestępstw finansowych i oszustw. Mozn opracowuje również rozwiązania dopasowane do potrzeb klientów w zakresie analizy językowej, analizy ryzyka, operacyjnej AI, zarządzania danymi, analizy geoprzestrzennej oraz centrów sztucznej inteligencji, obsługując sektory takie jak ochrona zdrowia, finanse i administracja publiczna. Firma koncentruje się na AI uwzględniającej kontekst kulturowy, bezpieczeństwie danych i zgodności z przepisami.
Inżynier systemów rozproszonych III, praca zdalna w Egipcie
Twórz i obsługuj skalowalne platformy chmurowe, Kubernetes, Kafka oraz platformy danych dla korporacyjnych produktów AI firmy Mozn. Wspieraj odporne środowiska produkcyjne dla obciążeń intensywnie wykorzystujących dane oraz AI.
Opis
- Tworzyć i stale rozwijać produkcyjne platformy natywne dla chmury na potrzeby obciążeń rozproszonych
- Obsługiwać platformy Kubernetes, w tym aktualizacje, pule węzłów, cykle życia obciążeń, rozwiązywanie problemów i rutynowe operacje
- Wdrażać i zarządzać usługami za pomocą ArgoCD, Helm, GitOps, Terraform i automatyzacji
- Projektować systemy z naciskiem na skalowalność, dostępność, odporność, wydajność i prostotę operacyjną
- Rozwiązywać złożone problemy obejmujące Kubernetes, infrastrukturę chmurową, sieci, pamięć masową, aplikacje i usługi rozproszone
- Obsługiwać Apache Kafka i rozwiązywać problemy w wysokowydajnych środowiskach produkcyjnych
- Zarządzać tematami Kafka, partycjami, replikacją, grupami konsumentów, retencją, przepustowością, opóźnieniami i odzyskiwaniem po awariach
- Łączyć Kafkę z bazami danych i aplikacjami za pomocą Kafka Connect, Debezium lub porównywalnych narzędzi CDC i strumieniowania zdarzeń
- Obsługiwać MySQL i/lub PostgreSQL, obejmując replikację, wysoką dostępność, kopie zapasowe, odzyskiwanie, wydajność i migracje
- Wspierać platformy do intensywnego przetwarzania danych i analityki, takie jak StarRocks, ClickHouse, Apache Doris lub porównywalne technologie
- Projektować i obsługiwać platformy odporne na awarie węzłów, usług, stref i infrastruktury
- Wdrażać i testować funkcje tworzenia kopii zapasowych, odzyskiwania, odtwarzania po awarii, przełączania awaryjnego i ciągłości działania
- Stosować wzorce architektury obejmujące wiele stref, regionów i aktywne instancje, gdy jest to właściwe
- Tworzyć platformy wielodostępne z odpowiednią izolacją, skalowaniem, kontrolą zasobów i niezawodnością
- Uczestniczyć w ćwiczeniach z zakresu odtwarzania po awarii, symulacjach usterek, migracjach i szerszych programach zwiększania odporności
- Automatyzować zadania związane z cyklem życia infrastruktury i platform za pomocą Terraform, Python, Bash, Go lub podobnych technologii
- Tworzyć niezawodne procesy wdrażania i GitOps, ograniczające ręczną pracę operacyjną
- Wdrażać monitorowanie, logowanie, alerty i obserwowalność dla obciążeń rozproszonych
- Uczestniczyć w reagowaniu na incydenty produkcyjne, analizie przyczyn źródłowych i długoterminowych inicjatywach zwiększających niezawodność
- Zapewniać infrastrukturę dla AI, uczenia maszynowego i obciążeń intensywnie wykorzystujących dane
- Rozwijać platformy chmurowe i Kubernetes dla obciążeń AI, potoków danych, obsługi modeli i usług platformowych
- Rozwiązywać potrzeby związane z obliczeniami, GPU, siecią, pamięcią masową, przepływem danych, obserwowalnością i izolacją obciążeń w platformach AI
- Tworzyć wraz z zespołami inżynieryjnymi wielokrotnego użytku funkcje platformowe umożliwiające niezawodne działanie obciążeń AI i danych na dużą skalę
- Śledzić aktualne wzorce infrastrukturalne obejmujące platformy AI, rozproszone systemy danych i technologie natywne dla chmury
Wymagania
- Mieć 4–7 lat doświadczenia w inżynierii platform, inżynierii infrastruktury, systemach rozproszonych, SRE, inżynierii backendu, infrastrukturze danych lub pokrewnej dziedzinie
- Mieć wymagane, silne doświadczenie produkcyjne z Apache Kafka
- Mieć wymagane, praktyczne doświadczenie produkcyjne z Kubernetes
- Mieć wymagane, silne doświadczenie z MySQL lub PostgreSQL
- Rozumieć zasady systemów rozproszonych, w tym replikację, partycjonowanie, spójność, dostępność, odporność na awarie, skalowalność i odzyskiwanie po awarii
- Mieć doświadczenie z ArgoCD, GitOps i infrastrukturą jako kodem, taką jak Terraform
- Mieć doświadczenie w obsłudze obciążeń na publicznej platformie chmurowej, takiej jak GCP, OCI, AWS lub Azure
- Mieć silne umiejętności rozwiązywania problemów produkcyjnych i incydentów
- Używać Python, Bash, Go, Java lub porównywalnych języków do automatyzacji i tworzenia skryptów
- Rozumieć podstawy architektury wysokiej dostępności, odtwarzania po awarii i systemów wielodostępnych
- Mieć doświadczenie z narzędziami obserwowalności i operacyjnymi, takimi jak Prometheus, Grafana, OpenSearch/ELK, LGTM lub odpowiedniki
- Rozumieć podstawy infrastruktury i sieci w środowiskach natywnych dla chmury
- Mile widziane: doświadczenie z Kafka Connect, Debezium, Kafka Streams lub platformami CDC
- Mile widziane: doświadczenie z rozproszonymi analitycznymi bazami danych, takimi jak StarRocks, ClickHouse, Apache Doris lub odpowiedniki
- Mile widziane: doświadczenie z Flink, Spark lub innymi technologiami rozproszonego przetwarzania danych
- Mile widziane: doświadczenie w realizacji migracji danych, baz danych, aplikacji lub infrastruktury na dużą skalę
- Mile widziane: doświadczenie z systemami active-active, wielostrefowymi lub wieloregionowymi
- Mile widziane: doświadczenie w obsłudze obciążeń stanowych w Kubernetes
- Mile widziane: doświadczenie we wspieraniu infrastruktury AI/ML lub obciążeń opartych na GPU
- Mile widziane: doświadczenie z sieciami chmurowymi, service mesh, ingress, równoważeniem obciążenia lub platformami pamięci masowej
- Mile widziany wkład w Kubernetes, Kafka, systemy rozproszone lub inne projekty infrastrukturalne open source
Benefity
- Konkurencyjne wynagrodzenie
- Rozszerzone ubezpieczenie zdrowotne
- Kultura współpracy i wsparcia
- Znacząca odpowiedzialność oparta na zaufaniu
- Samodzielność w podejmowaniu decyzji
- Żywiołowe i angażujące środowisko pracy
- Możliwość pracy z czołowymi specjalistami AI
- Włączające miejsce pracy, które ceni różnorodność