Kaltura 为使用视频进行沟通、教学、连接受众和提供数字体验的组织开发视频云平台。其视频体验云整合了内容管理、发布、流媒体播放和视频会议等工具，支持虚拟活动、内部沟通、教育和娱乐等应用场景。对于求职者而言，Kaltura 提供了参与打造相关产品的机会，帮助组织通过多种渠道创建、分发视频并与受众互动。
DevOps 工程师，AI 工厂（混合办公，以色列）– Kaltura
为 Kaltura 全球视频平台构建并运维可靠的 GPU 驱动 AI 基础设施。 管理涵盖 AWS、GCP、Kubernetes 和 AI 服务技术的多云环境。
描述
- 加入 Kaltura 全球 DevOps 与平台团队，设计并运行大规模分布式 AI 生产系统
- 负责项目从初始设计、实施到生产部署的完整流程
- 设计、构建并运维跨 AWS 和 GCP 的高可用分布式系统
- 支持 Kubernetes、Docker、Helm、CI/CD、自动化、数据、缓存和消息传递基础设施
- 在 Kaltura 更广泛的平台中统一不同的技术栈与架构
- 为 AI 工作负载开发并运维基础设施，包括 GPU 推理和模型服务平台
- 通过监控与可观测性实践提升系统可靠性
- 排查应用、基础设施、网络、操作系统和数据层面的复杂问题
- 与平台、开发、架构、AI/ML 研究及产品团队协作
- 使用现代 AI 编码工具提升工程效率与质量
任职要求
- 至少 2 年实际 DevOps、平台或 SRE 经验，负责大规模分布式生产系统的运维，并能够独立领导项目从构想到实施
- 至少 2 年使用云推理服务和 NeoClouds 的经验
- 至少 2 年使用 KubeFlow、Ray 或同类技术开发和维护 AI Factory 系统的实际经验
- 至少 2 年使用 vLLM、SGLang 或 NVIDIA Triton 等技术进行 GPU 推理的实践经验
- 具备丰富的 AWS、GCP 及 RunPod、TogetherAI 和 vast.ai 等 NeoCloud 提供商的多云经验，包括使用 Terraform 或同类工具进行基础设施即代码管理
- 深入掌握 Kubernetes 和 Helm，包括 Kubernetes 内部机制、生产运维、Docker 及容器化系统
- 熟练掌握网络和操作系统，包括 TCP/IP、DNS、负载均衡和 Linux 内部机制
- 具备丰富的 CI/CD 和自动化经验，使用 GitHub Actions，以及使用指标、追踪、日志、Prometheus 和 Grafana 进行监控与可观测性管理
- 高度熟练使用现代 AI 编码工具，并实际了解如何利用这些工具实现显著的生产力提升
- 熟悉 Opik、OpenEval 或 LangSmith 等 AI 评估与可观测性平台者优先
福利待遇
- 灵活的混合办公环境
- 扩展的私人医疗保险，包括心理健康保障
- 支持个人与职业发展的项目
- 偶尔安排跨公司长周末
