Infrastructure Engineer
Responsibilities
- Run and scale Kubernetes clusters, including GPU clusters for training and inference, across cloud and on-premises environments.
- Set up compute, networking, permissions, and access for engineering teams.
- Host and operate data systems used by product teams.
- Build self-service infrastructure tooling, automations, and services primarily in Python.
- Lead cluster builds, cloud migrations, and other platform improvements end to end.
- Work with research, product, security, and safety engineers to launch and scale reliable, secure, and cost-efficient infrastructure.
Requirements
- Deep, hands-on experience running Kubernetes in production at scale.
- Strong experience with GCP, including designing, building, and migrating cloud infrastructure end to end as an individual contributor.
- Strong Python skills and experience solving infrastructure problems with code and automation.
- Experience operating stateful systems such as databases and Kafka for other engineering teams.
- Solid fundamentals in infrastructure as code, security, and permissions.
- Bonus experience with GPU clusters or ML training and inference infrastructure such as vLLM, on-premises or bare-metal systems, deep networking, or cloud-native open-source contributions.
Benefits
- Remote work available globally, with optional offices in Bangalore, Dublin, London, New York, San Francisco, Tokyo, and Warsaw.
- Annual discretionary professional development stipend.
- Annual discretionary stipend for social travel to meet colleagues.
- Monthly co-working stipend for employees not near a main hub.
- Annual company offsite and an innovative, high-velocity work culture.
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