DevOps Engineer
Job Description & How to Apply Below
Gestirai l'intera infrastruttura cloud e i processi di delivery continua per sistemi AI e applicativi in produzione, garantendo affidabilità, osservabilità e scalabilità della piattaforma.
Progetterai e manterrai cluster Kubernetes per il deploy e l'orchestrazione di servizi AI e applicativi in ambiente cloud.
Gestirai infrastruttura come codice con Terraform su uno o più cloud provider tra AWS, Azure e GCP.
Configurerai e opererai stack di monitoring e alerting (Grafana e strumenti correlati) per garantire osservabilità in produzione.
Gestirai incidenti in produzione: triage, risoluzione, post-mortem e implementazione di misure preventive.
Collaborerai con il team di engineering per definire pipeline CI/CD e pratiche di delivery sicure e riproducibili.
Ambiente cloud: AWS, Azure o GCP (almeno uno in uso attivo).
Ambiente operativo: infrastruttura distribuita a supporto di workload AI e applicativi enterprise.
Vincoli distintivi: alta disponibilità, incident management strutturato, team distribuito.
Padronanza operativa di Kubernetes in ambienti di produzione: deploy, scaling, troubleshooting.
Esperienza concreta con Terraform per la gestione di infrastruttura come codice.
Confidenza con almeno un cloud provider tra AWS, Azure e GCP a livello operativo.
Capacità di gestire incidenti in produzione in autonomia: diagnosi, escalation, risoluzione e documentazione.
Familiarità con strumenti di monitoring e alerting per ambienti distribuiti.
Esperienza in contesti con workload AI o ML in produzione.
Conoscenza di pratiche di security per infrastrutture cloud (IAM, secrets management, network policies).
Sede:
Torino, con modalità ibrida (2 giorni in presenza a settimana).
Retribuzione: RAL tra 50.000 e 70.000 euro, in base all'esperienza e alle competenze.
Bonus: performance bonus annuale aggiuntivo.
#J-18808-Ljbffr
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