Ingegnere delle Infrastrutture / Site Reliability Engineer (SRE)

Mercor collega talenti tecnici eccezionali con organizzazioni leader che lavorano su ambiziosi progetti di tecnologia e AI. Siamo alla ricerca di esperti Infrastructure / Site Reliability Engineers (SREs) da inserire in una collaborazione a tempo pieno incentrata sulla creazione e gestione di infrastrutture complesse di livello enterprise. Cerchiamo ingegneri con una solida esperienza pratica nella creazione, gestione, debug e scalabilità di sistemi di produzione sofisticati. Il candidato ideale ha lavorato ampiamente con Kubernetes, AWS, piattaforme di osservabilità come Datadog e moderni strumenti per infrastrutture.

Questa è un'opportunità a tempo pieno e i candidati devono essere in grado di garantire una dedizione a tempo pieno.

Cosa farai

• Creare, gestire e migliorare infrastrutture di produzione altamente disponibili e scalabili.

• Gestire e ottimizzare ambienti di produzione basati su Kubernetes.

• Progettare e mantenere infrastrutture cloud, principalmente su AWS.

• Migliorare l'affidabilità, la disponibilità, la scalabilità e l'efficienza operativa dei sistemi.

• Creare e mantenere l'osservabilità su infrastrutture e applicazioni utilizzando Datadog o piattaforme simili.

• Indagare sugli incidenti di produzione, eseguire analisi delle cause principali e implementare soluzioni durature.

• Migliorare monitoraggio, avvisi, logging, tracing e la visibilità complessiva della produzione.

• Sviluppare automazione e strumenti interni per ridurre il lavoro operativo manuale.

• Collaborare a stretto contatto con i team di ingegneria del software su rilasci, infrastruttura e affidabilità della produzione.

• Contribuire all'architettura dell'infrastruttura e alle decisioni tecniche per sistemi distribuiti complessi.

Background ideale

• Esperienza professionale in Infrastructure Engineering, Site Reliability Engineering (SRE), Platform Engineering, DevOps o Production Engineering.

• Esperienza pratica nella gestione di sistemi di produzione complessi e di livello enterprise.

• Solida esperienza di produzione con Kubernetes.

• Solida esperienza con AWS e infrastrutture cloud-native.

• Esperienza con Datadog, Prometheus, Grafana o piattaforme di osservabilità comparabili.

• Esperienza con Infrastructure as Code utilizzando Terraform, Pulumi o tecnologie equivalenti.

• Solida comprensione di sistemi distribuiti, networking, container, Linux e architettura cloud.

• Esperienza nella creazione o manutenzione di CI/CD e infrastrutture di deployment in produzione.

• Forti capacità di debugging, risoluzione dei problemi e gestione degli incidenti.

• Competenza in almeno un linguaggio di programmazione o scripting, come Python, Go o Bash.

Segnali positivi

• Esperienza nella gestione di Kubernetes e infrastrutture cloud a una scala di produzione significativa.

• Esperienza nel supporto di applicazioni ad alto traffico o mission-critical.

• Esperienza nella creazione di infrastrutture o strumenti di piattaforma utilizzati da grandi organizzazioni ingegneristiche.

• Responsabilità dell'affidabilità della produzione, operazioni di on-call, gestione degli incidenti o pianificazione della capacità.

• Esperienza di lavoro all'interno di sistemi distribuiti complessi e su larga scala.

• Dimostrati miglioramenti a SLO/SLI, osservabilità, affidabilità dei rilasci, prestazioni dell'infrastruttura o efficienza operativa.

Perché unirti a noi

• Risolvere problemi complessi di affidabilità, scalabilità e prestazioni su sistemi di produzione di livello enterprise.

• Lavorare ampiamente con tecnologie come Kubernetes, AWS, Datadog, Terraform/Pulumi e moderni strumenti cloud-native.

• Assumere la piena responsabilità dell'affidabilità della produzione, dell'osservabilità, dell'architettura dell'infrastruttura e dei miglioramenti operativi.

• Compenso orario competitivo che riflette la tua esperienza e competenza tecnica.

• Unirti a una rete di ingegneri altamente qualificati che lavorano a progetti ambiziosi con organizzazioni leader nella tecnologia e nell'AI.