Categorías
···
Entrar / Registro
Resumen: Pony.ai busca un Ingeniero Senior de Kubernetes para diseñar, operar y optimizar clústeres de Kubernetes en entornos de nube híbrida y apoyar cargas de trabajo diversas. Aspectos destacados: 1. Diseñar y optimizar clústeres de Kubernetes en entornos de nube híbrida 2. Desarrollar y mantener funciones de la plataforma Kubernetes 3. Contribuir a las prácticas de observabilidad y SRE para garantizar la confiabilidad Fundada en 2016 en el Valle del Silicio, Pony.ai se ha convertido rápidamente en un líder global en movilidad autónoma y es pionera en la expansión de tecnologías y servicios de movilidad autónoma en una huella geográfica en rápido crecimiento alrededor del mundo. Con unidades comerciales de Robotaxi, Robotruck y vehículos de propiedad personal (POV), Pony.ai es un líder industrial en la comercialización de la conducción autónoma y está comprometida con el desarrollo de las capacidades más seguras de conducción autónoma a escala global. La posición de liderazgo de Pony.ai ha sido reconocida: CNBC la ubicó en el puesto n.º 10 en su lista «CNBC Disruptor» de las 50 empresas tecnológicas más innovadoras y disruptivas de 2022. En junio de 2023, Pony.ai fue incluida en la lista inaugural «XB100» de 2023 de XPRIZE y Bessemer Venture Partners, que reúne a las 100 principales empresas privadas de tecnología profunda del mundo, ocupando el puesto n.º 12 a nivel global. A agosto de 2023, Pony.ai había acumulado casi 21 millones de millas de conducción autónoma a nivel mundial. Pony.ai cotizó públicamente en NASDAQ en noviembre de 2024. Responsabilidades Como Ingeniero (Senior) de Kubernetes, usted: Diseñará, operará y optimizará clústeres de Kubernetes en entornos de nube híbrida (nube pública y centro de datos local). Apoyará cargas de trabajo diversas, incluidos el entrenamiento de modelos a gran escala y los servicios de inferencia de baja latencia. Desarrollará, mantendrá y ampliará funciones de la plataforma Kubernetes (operadores, CRD, API) para automatizar y convertir en productos casos de uso internos. Se hará cargo de la gestión del ciclo de vida de los clústeres, incluidas las actualizaciones, aplicaciones de parches, configuración y gobernanza. Definirá y hará cumplir las mejores prácticas para implementaciones de servicios, políticas de seguridad y directrices operativas. Contribuirá a las prácticas de observabilidad y SRE para garantizar la confiabilidad a gran escala (SLO, revisiones de incidentes, mejoras basadas en métricas). Colaborará con los equipos de almacenamiento, cómputo y redes (CNI, ingress, descubrimiento de servicios) para mejorar la automatización, disponibilidad y rendimiento. Brindará tutoría técnica, documentación y soporte de guardia para incidentes relacionados con los clústeres. Requisitos Título universitario en Ciencias de la Computación, Ingeniería o campo relacionado, o experiencia equivalente. 3+ años de experiencia práctica gestionando clústeres de Kubernetes en producción (EKS/GKE/AKS y/o bare-metal). Sólida experiencia en sistemas Linux y fundamentos de sistemas distribuidos (planificación, confiabilidad, escalabilidad). Experiencia comprobada en entornos de nube híbrida (AWS, GCP, Azure y entornos locales). Conocimientos avanzados en contenerización (Docker) y herramientas de infraestructura como código (Terraform, Helm, Ansible o similares). Experiencia desarrollando y manteniendo funciones de la plataforma Kubernetes (operadores, CRD, API). Conocimientos sólidos sobre redes de Kubernetes (CNI, ingress, descubrimiento de servicios), integraciones de almacenamiento y cómputo. Profundo conocimiento de las mejores prácticas de seguridad (RBAC, políticas de red, secretos). Habilidades efectivas de comunicación y capacidad para trabajar de forma transversal en un entorno dinámico. Experiencia deseable Conocimientos de programación en Go y/o Python para el desarrollo de operadores, automatización de plataformas y creación de herramientas. Experiencia con prácticas de observabilidad y SRE (Prometheus, Grafana, ELK, Datadog; SLO, respuesta a incidentes, informes post mortem). Familiaridad con cargas de trabajo comunes en sistemas de IA/ML (entrenamiento, inferencia). Remuneración y beneficios Rango salarial base: $120.000 - $240.000 anuales La remuneración puede variar fuera de este rango dependiendo de múltiples factores, incluidas las calificaciones, habilidades, competencias, experiencia y ubicación del candidato. El salario base constituye una parte de la Remuneración Total, y este puesto podría ser elegible para bonos/incentivos y unidades de acciones restringidas. Además, ofrecemos los siguientes beneficios a los empleados elegibles: Plan de atención médica (médico, dental y visual) Plan de jubilación (401k tradicional y Roth) Seguro de vida (básico, voluntario y AD&D) Tiempo libre remunerado (vacaciones y días festivos) Licencia familiar (maternidad, paternidad) Incapacidad a corto y largo plazo Alimentos y bocadillos gratuitos Haga clic aquí para ver nuestra política de privacidad.
