Senior DevOps Engineer, Software Development Engineering

Dołącz do Analog Devices, Inc. (NASDAQ: ADI), globalnego lidera w dziedzinie półprzewodników, i pomóż w łączeniu świata fizycznego i cyfrowego. Z ponad 12 miliardami dolarów przychodu za rok finansowy 22 i około 25 000 pracowników na całym świecie wspierających 125 000 globalnych klientów, ADI przoduje w innowacjach w inteligentnych fabrykach, technologii mobilnej, cyfrowej opiece zdrowotnej, rozwiązaniach związanych ze zmianami klimatycznymi i niezawodnej łączności. Pozostań w czołówce innowacji, dołączając do nas.

Analog Garage to wewnętrzne laboratorium innowacji ADI, które gromadzi inżynierów, naukowców danych i liderów biznesu w celu tworzenia nowych technologii i rozwiązań w szybkim, eksperymentalnym środowisku startupowym. Z ponad 50-letnim doświadczeniem w liderowaniu technologicznym, Analog Devices zapewnia dynamiczne i elastyczne miejsce pracy dla przyszłych przełomów.

Stanowisko: Starszy Inżynier DevOps

Kluczowe obowiązki

• Zwiększanie wydajności Garażu poprzez rozwijanie i rozszerzanie pipeline'ów CI/CD na różnorodne cele wdrożeniowe, od zasobowo ograniczonych systemów na chipach po złożone klastry Kubernetes na głównych dostawcach chmurowych.
• Tworzenie i udoskonalanie szablonów Infrastruktury jako Kodu oraz narzędzi automatyzacyjnych.
• Zarządzanie funkcjami sysadmin Garażu i automatyzacją, w tym kontami AWS, GitLabem i serwerami budującymi.
• Projektowanie, wdrażanie i testowanie jednostkowe komponentów systemu orkiestracji danych Cloud i Edge, Cradle.

Inne oczekiwania

• Efektywna współpraca w zespole i mentorowanie młodszych członków zespołu.
• Projektowanie modułowych i wielokrotnie używanych systemów.
• Rozwój solidnych, skalowalnych i odpornych na awarie architektur opartych na mikroserwisach.
• Pisanie dokumentacji użytkownika i API.
• Tworzenie testów jednostkowych i integracyjnych.

Wymagane kwalifikacje

• BSCS lub równoważne wykształcenie.

Pożądane kwalifikacje

• Doświadczenie z Gitlab, GitHub, Jira/BitBucket/Bamboo lub podobnymi narzędziami.
• Silna znajomość Kubernetes i Dockera.
• Biegłość w Linuxie; wygoda w środowisku shellowym (bash, zsh lub podobnym).
• Doświadczenie z AWS (lub podobnymi usługami chmurowymi).
• Biegłość w językach programowania takich jak Python, Rust, C++ lub Golang.
• Zaznajomienie z systemami budowania takimi jak CMake lub Gradle.
• Ciekawość i chęć zrozumienia modelu biznesowego, operacji i struktury finansowej.
• Nastawienie na działanie i współpracująca etyka pracy.

Mile widziane

• Zaznajomienie z operacjami z zakresu uczenia maszynowego (MLOps) i narzędziami jak Sagemaker lub Azure Machine Learning.
• Doświadczenie z Rust.
• Doświadczenie we współpracy z Badaczami/Inżynierami ML/Naukowcami danych oraz w przenoszeniu kodu badawczego do systemów produkcyjnych.