Descrizione azienda

Il nostro cliente è una prestigiosa e innovativa deep-tech company leader indiscussa nello sviluppo di piattaforme e agenti AI per l'automazione intelligente di processi documentali e decisionali

Posizione

Siamo alla ricerca di un Senior DevOps & Big Data Engineer con solide competenze di sviluppo software (Python/Java) e una profonda conoscenza dell'orchestrazione di container in ambienti complessi.

Il candidato ideale entrerà a far parte del team di sviluppo della piattaforma con l'obiettivo di comprenderne l'architettura, governare l'infrastruttura ibrida e cloud-agnostic e ottimizzare le pipeline CI/CD basate su Jenkins.

Il candidato dovrà padroneggiare l'installazione, la configurazione e l'ottimizzazione di strumenti di terze parti (come Ray, Kafka, Elasticsearch, Milvus e RabbitMQ), garantendo la corretta allocazione, il monitoraggio e l'ottimizzazione delle risorse computazionali.

Principali responsabilità

Orchestrazione e gestione di Kubernetes (Hybrid & Cloud-Agnostic)

• Progettazione, configurazione, manutenzione e ottimizzazione di cluster Kubernetes operanti in un ecosistema ibrido e rigorosamente cloud-agnostic.
• Gestione avanzata del ciclo di vita dei pod, dei deployment, delle politiche di scalabilità e delle risorse di rete del cluster.
• Ottimizzazione dei costi e dell'efficienza computazionale attraverso la corretta allocazione e configurazione di CPU, memoria e storage.

Infrastructure as Code (IaC) e CI/CD

• Scrittura, manutenzione ed evoluzione della configurazione dell'infrastruttura.
• Gestione, ottimizzazione e manutenzione delle pipeline di Continuous Integration e Continuous Deployment (CI/CD) basate su Jenkins.
• Garanzia dell'automazione dei processi di rilascio, riducendo al minimo i tempi di inattività e i rischi legati ai deployment.

Installazione e configurazione di strumenti di terze parti

• Installazione, configurazione avanzata e messa in sicurezza (hardening) di piattaforme e strumenti complessi all'interno del cluster (ad esempio Ray, Apache Kafka, Elasticsearch, Milvus e RabbitMQ).
• Garanzia di alta disponibilità (HA), persistenza dei dati e scalabilità degli strumenti di terze parti integrati nella piattaforma.
• Risoluzione di problematiche infrastrutturali e di sistema relative a tali servizi (analisi e risoluzione di problemi di prestazioni, cluster sbilanciati e colli di bottiglia).

Gestione e integrazione della piattaforma dati

• Progettazione e supporto dell'infrastruttura delle pipeline Big Data, garantendo la scalabilità e le prestazioni richieste per il calcolo distribuito.
• Ottimizzazione dell'integrazione tra l'ecosistema Kubernetes e i framework di elaborazione dati (ad esempio Spark e Flink), assicurando una gestione efficiente dei volumi di dati e delle risorse di storage.

Sviluppo software e integrazione architetturale

• Sviluppo e manutenzione di componenti software e microservizi realizzati in Python e Java, garantendone la perfetta integrazione con la piattaforma.
• Analisi critica dell'architettura applicativa per individuare inefficienze strutturali e proporre soluzioni evolutive sia a livello di codice sia di infrastruttura.

Vibe Coding con Claude

• Familiarità con il vibe coding : utilizzo strategico di Claude per accelerare la comprensione di codebase complesse, generare codice boilerplate o configurazioni e risolvere rapidamente problemi in configurazioni o linguaggi poco familiari.
• Applicazione di un forte spirito critico nella valutazione, nel test e nella validazione del codice e dei file di configurazione (YAML, script, codice Terraform) generati dall'intelligenza artificiale prima del rilascio in produzione.

Monitoraggio e supporto dell'infrastruttura

• Configurazione e gestione di sistemi di monitoraggio e di alerting per rilevare in modo proattivo anomalie nei cluster o nei servizi di terze parti.
• Intervento rapido durante incidenti critici dell'infrastruttura e stretta collaborazione con il team di sviluppo per l'ottimizzazione delle applicazioni.

Requisiti

• Esperienza: Pregressa esperienza di 4 - 8 anni nel ruolo
• Kubernetes: conoscenza approfondita dell'architettura dei cluster, degli operatori, delle CRD (Custom Resource Definitions) e degli strumenti di gestione (ad esempio Lens e Helm).
• CI/CD: comprovata esperienza nella configurazione e gestione di pipeline basate su Jenkins.
• Cloud: esperienza consolidata nell'utilizzo dei principali provider cloud.
• Strumenti di terze parti: esperienza pratica nella configurazione, ottimizzazione e manutenzione di Ray, Apache Kafka, Elasticsearch e database vettoriali (ad esempio Milvus).
• Sviluppo software: solide competenze di programmazione in Python 3.x e Java
• Vibe Coding: capacità di utilizzare Claude per accelerare lo sviluppo e la diagnosi dei problemi, mantenendo un controllo rigoroso della qualità dell'output prodotto.
• Networking e architetture: solide basi di networking (DNS, Ingress, routing e bilanciamento del carico) in contesti ibridi e piena padronanza dell'ambiente Linux/Bash.

Le seguenti caratteristiche saranno considerate un forte plus:

• Conoscenza approfondita degli stack di monitoraggio e logging
• Esperienza pregressa nella gestione di database distribuiti relazionali e non relazionali.
• Esperienza pregressa nello sviluppo di architetture software basate sull'Intelligenza Artificiale.
• Esperienza nel deployment e nella gestione di architetture a microservizi on-premises su Kubernetes, con conoscenza degli stack middleware enterprise (message broker, API gateway, sistemi di gestione delle identità, storage distribuito) e dei relativi strumenti di automazione del deployment.

Altre informazioni

Modalità di lavoro: Full Remote

L'annuncio è rivolto ad ambo i sessi (D.lgs n. 198/2006) e nel rispetto di quanto disposto dall'art. 10 del D.Lgs n. 276/2003. I candidati sono invitati a leggere l'informativa privacy https://www.wexecutive.eu/privacy-policy ai sensi dell'art. 13 e art. 14 del Regolamento UE 2016/679 sulla protezione dei dati. Aut. Min. Prot. R.0000155 del 31/12/2021.