Mozn — это компания в сфере искусственного интеллекта, специализирующаяся на генеративном ИИ, созданном с учётом особенностей арабского языка, и корпоративной аналитике для организаций по всему региону Ближнего Востока и Северной Африки. В число её продуктов входят OSOS — платформа генеративного ИИ с приоритетом арабского языка, и FOCAL — платформа для выявления финансовых преступлений и мошенничества. Mozn также разрабатывает индивидуальные решения в области языковой аналитики, аналитики рисков, операционного ИИ, управления данными, геопространственной аналитики и центров искусственного интеллекта, обслуживая такие отрасли, как здравоохранение, финансы и государственный сектор. Компания уделяет особое внимание культурной релевантности ИИ, безопасности данных и соблюдению нормативных требований.
Инженер распределённых систем III, удалённая работа в Египте
Создавайте и эксплуатируйте масштабируемые облачные, Kubernetes-, Kafka- и платформы данных для корпоративных продуктов Mozn на базе ИИ. Поддерживайте устойчивые рабочие среды для ресурсоёмких, интенсивно работающих с данными и ИИ-нагрузок.
Описание
- Создавать и постоянно улучшать производственные облачно-нативные платформы для распределённых нагрузок
- Эксплуатировать платформы Kubernetes, включая обновления, пулы узлов, жизненный цикл нагрузок, устранение неполадок и стандартные операции
- Развёртывать и управлять сервисами с помощью ArgoCD, Helm, GitOps, Terraform и автоматизации
- Проектировать системы с приоритетом масштабируемости, доступности, устойчивости, производительности и операционной простоты
- Решать сложные проблемы на стыке Kubernetes, облачной инфраструктуры, сетей, хранилищ, приложений и распределённых сервисов
- Эксплуатировать и устранять неполадки Apache Kafka в высокопроизводительных производственных средах
- Управлять топиками Kafka, разделами, репликацией, группами потребителей, хранением, пропускной способностью, задержками и восстановлением после сбоев
- Подключать Kafka к базам данных и приложениям через Kafka Connect, Debezium или сопоставимые инструменты CDC и потоковой обработки событий
- Эксплуатировать MySQL и/или PostgreSQL, включая репликацию, высокую доступность, резервное копирование, восстановление, производительность и миграции
- Поддерживать платформы для ресурсоёмкой обработки данных и аналитики, такие как StarRocks, ClickHouse, Apache Doris или сопоставимые технологии
- Проектировать и эксплуатировать платформы, сохраняющие устойчивость при отказах узлов, сервисов, зон и инфраструктуры
- Внедрять и тестировать возможности резервного копирования, восстановления, аварийного восстановления, переключения при отказе и обеспечения непрерывности бизнеса
- Применять архитектурные шаблоны с несколькими зонами, регионами и активными компонентами, когда это уместно
- Разрабатывать многопользовательские платформы с надлежащей изоляцией, масштабированием, контролем ресурсов и надёжностью
- Участвовать в учениях по аварийному восстановлению, моделировании отказов, миграциях и более широких программах повышения устойчивости
- Автоматизировать задачи жизненного цикла инфраструктуры и платформ с помощью Terraform, Python, Bash, Go или аналогичных технологий
- Разрабатывать надёжные процессы развёртывания и GitOps, сокращающие объём ручной операционной работы
- Внедрять мониторинг, ведение журналов, оповещения и наблюдаемость для распределённых нагрузок
- Участвовать в реагировании на производственные инциденты, анализе первопричин и долгосрочных инициативах по повышению надёжности
- Предоставлять инфраструктуру для ИИ, машинного обучения и ресурсоёмких задач обработки данных
- Развивать облачные и Kubernetes-платформы для ИИ-нагрузок, конвейеров данных, обслуживания моделей и платформенных сервисов
- Решать задачи вычислений, GPU, сетей, хранения, перемещения данных, наблюдаемости и изоляции нагрузок в ИИ-платформах
- Создавать совместно с инженерными командами повторно используемые платформенные возможности для надёжной работы ИИ- и дата-нагрузок в масштабе
- Следить за современными инфраструктурными подходами в области ИИ-платформ, распределённых систем данных и облачно-нативных технологий
Требования
- Иметь 4–7 лет опыта в платформенной инженерии, инфраструктурной инженерии, распределённых системах, SRE, серверной разработке, инфраструктуре данных или смежной области
- Иметь обязательный подтверждённый опыт эксплуатации Apache Kafka в производственной среде
- Иметь обязательный практический опыт эксплуатации Kubernetes в производственной среде
- Иметь обязательный серьёзный опыт работы с MySQL или PostgreSQL
- Понимать принципы распределённых систем, включая репликацию, секционирование, согласованность, доступность, отказоустойчивость, масштабируемость и восстановление после сбоев
- Иметь опыт работы с ArgoCD, GitOps и инфраструктурой как кодом, например Terraform
- Иметь опыт эксплуатации нагрузок на публичной облачной платформе, такой как GCP, OCI, AWS или Azure
- Обладать сильными навыками производственной диагностики и устранения инцидентов
- Использовать Python, Bash, Go, Java или сопоставимые языки для автоматизации и написания скриптов
- Понимать основы архитектуры высокой доступности, аварийного восстановления и многопользовательских систем
- Иметь опыт работы с инструментами наблюдаемости и эксплуатации, такими как Prometheus, Grafana, OpenSearch/ELK, LGTM или эквиваленты
- Понимать основы инфраструктуры и сетей в облачно-нативных средах
- Желательно: опыт работы с Kafka Connect, Debezium, Kafka Streams или платформами CDC
- Желательно: опыт работы с распределёнными аналитическими базами данных, такими как StarRocks, ClickHouse, Apache Doris или эквивалентами
- Желательно: опыт работы с Flink, Spark или другими технологиями распределённой обработки данных
- Желательно: опыт выполнения масштабных миграций данных, баз данных, приложений или инфраструктуры
- Желательно: опыт работы с активными компонентами, несколькими зонами или регионами
- Желательно: опыт эксплуатации ресурсоёмких нагрузок с сохранением состояния в Kubernetes
- Желательно: опыт поддержки ИИ/ML-инфраструктуры или нагрузок на базе GPU
- Желательно: опыт работы с облачными сетями, сервисной сеткой, ingress, балансировкой нагрузки или платформами хранения
- Желательно: вклад в Kubernetes, Kafka, распределённые системы или другие инфраструктурные проекты с открытым исходным кодом
Преимущества
- Конкурентоспособная оплата
- Расширенная медицинская страховка
- Культура сотрудничества и поддержки
- Значимая ответственность, подкреплённая доверием
- Автономность в принятии решений
- Живое и увлекательное рабочее окружение
- Возможность работать с ведущими специалистами по ИИ
- Инклюзивное рабочее место, ценящее разнообразие