Kaltura phát triển nền tảng đám mây video dành cho các tổ chức sử dụng video để giao tiếp, giảng dạy, kết nối với khán giả và cung cấp trải nghiệm số. Video Experience Cloud của Kaltura tích hợp các công cụ quản lý, xuất bản, phát trực tuyến và hội nghị nội dung, hỗ trợ các trường hợp sử dụng như sự kiện trực tuyến, truyền thông nội bộ, giáo dục và giải trí. Đối với người tìm việc, Kaltura mang đến cơ hội làm việc trên những sản phẩm định hình cách các tổ chức tạo, phân phối và tương tác với video trên nhiều kênh.
Kỹ sư DevOps, AI Factory (Làm việc kết hợp, Israel) – Kaltura
Xây dựng và vận hành hạ tầng AI đáng tin cậy, sử dụng GPU, cho nền tảng video toàn cầu của Kaltura. Quản lý môi trường đa đám mây trên AWS, GCP, Kubernetes và các công nghệ phục vụ AI.
Mô tả
- Gia nhập đội ngũ DevOps và Nền tảng toàn cầu của Kaltura để thiết kế và vận hành các hệ thống AI phân tán trong môi trường sản xuất ở quy mô lớn
- Dẫn dắt dự án từ thiết kế ban đầu đến triển khai và đưa vào vận hành
- Thiết kế, xây dựng và vận hành các hệ thống phân tán có tính sẵn sàng cao trên AWS và GCP
- Hỗ trợ hạ tầng Kubernetes, Docker, Helm, CI/CD, tự động hóa, dữ liệu, bộ nhớ đệm và nhắn tin
- Thống nhất các ngăn xếp công nghệ và kiến trúc đa dạng trong nền tảng tổng thể của Kaltura
- Phát triển và vận hành hạ tầng cho các khối lượng công việc AI, bao gồm suy luận trên GPU và nền tảng phục vụ mô hình
- Nâng cao độ tin cậy của hệ thống thông qua hoạt động giám sát và khả năng quan sát
- Điều tra các vấn đề phức tạp trên các lớp ứng dụng, hạ tầng, mạng, hệ điều hành và dữ liệu
- Phối hợp với các đội ngũ Nền tảng, Phát triển, Kiến trúc, Nghiên cứu AI/ML và Sản phẩm
- Sử dụng các công cụ lập trình AI hiện đại để tăng tốc độ và chất lượng kỹ thuật
Yêu cầu
- Có ít nhất 2 năm kinh nghiệm thực tế về DevOps, Nền tảng hoặc SRE trong vận hành các hệ thống sản xuất phân tán quy mô lớn, cùng khả năng độc lập dẫn dắt dự án từ hình thành ý tưởng đến triển khai
- Có ít nhất 2 năm kinh nghiệm sử dụng các dịch vụ suy luận trên đám mây và NeoClouds
- Có ít nhất 2 năm kinh nghiệm thực tế phát triển và duy trì các hệ thống AI Factory với KubeFlow, Ray hoặc công nghệ tương đương
- Có ít nhất 2 năm kinh nghiệm thực tiễn về suy luận trên GPU bằng các công nghệ như vLLM, SGLang hoặc NVIDIA Triton
- Có kinh nghiệm sâu rộng về đa đám mây trên AWS, GCP và các nhà cung cấp NeoCloud như RunPod, TogetherAI và vast.ai, bao gồm Infrastructure as Code với Terraform hoặc công cụ tương đương
- Nắm vững Kubernetes và Helm qua thực hành, bao gồm nội bộ Kubernetes, vận hành trong môi trường sản xuất, Docker và các hệ thống đóng gói container
- Nắm chắc mạng và hệ điều hành, bao gồm TCP/IP, DNS, cân bằng tải và nội bộ Linux
- Có kinh nghiệm đáng kể về CI/CD và tự động hóa bằng GitHub Actions, cùng hoạt động giám sát và khả năng quan sát với chỉ số, truy vết, nhật ký, Prometheus và Grafana
- Thành thạo các công cụ lập trình AI hiện đại và hiểu biết thực tế về cách sử dụng chúng để tạo ra cải thiện năng suất đáng kể
- Quen thuộc với các nền tảng đánh giá và khả năng quan sát AI như Opik, OpenEval hoặc LangSmith là một lợi thế
Phúc lợi
- Môi trường làm việc kết hợp linh hoạt
- Bảo hiểm y tế tư nhân mở rộng, bao gồm bảo hiểm sức khỏe tinh thần
- Các chương trình hỗ trợ phát triển cá nhân và nghề nghiệp
- Thỉnh thoảng có những kỳ nghỉ cuối tuần dài cùng toàn công ty