Senior Platform Engineer (Go / Python & Infrastructure)

O zespole Technology & Operations

Zespół odpowiada za pełny cykl życia produktów i platform — od projektowania architektury i infrastruktury po bezpieczne wdrażanie, skalowanie i niezawodność produkcyjną. Łączy inżynierię oprogramowania z dojrzałością operacyjną, budując nowoczesne środowiska produkcyjne z naciskiem na wydajność i obsługę obciążeń AI/ML.

Czym będziesz się zajmować

• Projektowanie, tworzenie i utrzymywanie wydajnych mikroserwisów, narzędzi CLI oraz operatorów Kubernetes w Go, ze wsparciem Pythona przy automatyzacji i skryptach operacyjnych.
• Zarządzanie i rozwijanie infrastruktury klastrów Kubernetes w środowiskach hybrydowych i chmurowych (OVHcloud, bare-metal oraz dostawcy chmurowi), z naciskiem na GPU dla obciążeń AI/LLM.
• Automatyzacja infrastruktury (IaC) przy użyciu Terraform i Ansible.
• Wdrażanie potoków CI/CD i GitOps z użyciem GitHub Actions i Argo CD.
• Wdrażanie Service Mesh (Istio), orkiestracja ruchu, bezpieczeństwo sieciowe oraz automatyzacja certyfikatów.
• Budowanie i optymalizacja systemów monitoringu oraz obserwowalności (Prometheus, Grafana) dla aplikacji, infrastruktury i zasobów sprzętowych.
• Współpraca przy wdrażaniu i skalowaniu architektury do serwowania modeli AI/LLM i komunikacji asynchronicznej; samodzielne projektowanie warstwy MLOps nie jest wymagane.

Czego oczekujemy (Must Have)

Backend i programowanie

• Go (Golang): znajomość pozwalająca tworzyć mikroserwisy, CLI i operatory Kubernetes oraz pracować z wielowątkowością (goroutines, channels).
• Python: automatyzacja i integracja — pisanie skryptów operacyjnych, prostych narzędzi wspierających infrastrukturę oraz czytanie i modyfikowanie istniejącego kodu. Samodzielne projektowanie produkcyjnych API nie jest wymagane.
• PostgreSQL: optymalizacja i indeksowanie.
• Mikroserwisy, REST API, GraphQL oraz testy jednostkowe i integracyjne (pytest, go test).
• Pisanie i automatyzacja testów End-to-End, obok testów jednostkowych.

Platform, Cloud i DevOps

• Praktyczna znajomość rozwiązań chmurowych (OVHcloud, Azure) oraz zarządzania infrastrukturą bare-metal.
• Zaawansowany Docker (multi-stage builds), zarządzanie klastrami Kubernetes, Helm, operatory oraz autoscaling (HPA/KEDA).
• Istio (routing, obsługa ruchu), cert-manager, Terraform i Ansible.
• GitHub Actions, Argo CD, Prometheus i Grafana.

Mile widziane

• Zaawansowane tworzenie własnych operatorów Kubernetes w Go z użyciem operator-sdk i kubebuilder.
• Szerszy zakres Pythona: FastAPI lub Django, obsługa kolejek zadań z użyciem Celery, NATS, RabbitMQ lub Redis.
• Konfiguracja kart NVIDIA na bare-metal i w Kubernetes: NVIDIA Container Toolkit, device plugins oraz GPU scheduling.
• Wdrażanie i serwowanie modeli AI/LLM, embeddingi, wektoryzacja oraz strumieniowanie danych (SSE).
• Znajomość vLLM, Triton Inference Server, Ollama, Argo Workflows lub Kubeflow.
• Bazy wektorowe: pgvector, Qdrant, Pinecone lub ChromaDB.
• Podstawy bezpieczeństwa kontenerów i sieci: Trivy, Falco, eBPF.

Co oferujemy

• Elastyczne zatrudnienie w modelu B2B lub umowy o pracę, premia projektowa, karta sportowa i opieka medyczna.
• Płaska struktura, realny wpływ na architekturę platformy oraz praca w dojrzałym zespole inżynierskim.
• Praca z Go, Pythonem, Kubernetes, bare-metal GPU oraz nowoczesnym ekosystemem AI/MLOps.
• Współpraca z doświadczonym zespołem nastawionym na wysoką jakość techniczną i automatyzację.
• Elastyczne godziny pracy oraz dopasowany, wydajny sprzęt.
• B2B: 19 000–23 000 zł netto + VAT miesięcznie oraz premia projektowa.
• Umowa o pracę: 15 000–20 000 zł brutto miesięcznie oraz premia projektowa.

Proces rekrutacji

• Krótka rozmowa wstępna (około 30 minut).
• Rozmowa techniczna z zespołem (około 60–90 minut).
• Rozmowa końcowa i omówienie warunków.