DevOps Engineer

Stema; Torino; Ibrido; EUR 50.000 - 60.000; Tempo pieno

Vantaggi offerti da questo lavoro

Performance bonus

Descrizione del lavoro

Stema è alla ricerca di un esperto di infrastrutture cloud per Nebuly, piattaforma di user analytics per agenti AI enterprise, con sede a Torino. Ti occuperai di gestire l'infrastruttura e la delivery continua per sistemi AI in produzione, garantendo affidabilità, osservabilità e scalabilità della piattaforma.

Progetterai cluster Kubernetes, gestirai IaC con Terraform su AWS/Azure/GCP, configurerai monitoring con Grafana e gestirai incidenti, collaborando con il team per pipeline CI/CD.

Competenze

• Padronanza operativa di Kubernetes in ambienti di produzione: deployment, scaling, troubleshooting.
• Esperienza concreta con Terraform per la gestione di infrastruttura come codice.
• Confidenza con AWS, Azure o GCP a livello operativo.
• Capacità di gestire incidenti in produzione: diagnosi, escalation, risoluzione e documentazione.
• Familiarità con strumenti di monitoring e alerting per ambienti distribuiti.

Mansioni

• 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) 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.

Conoscenze

Kubernetes

Terraform

AWS

Azure

GCP

CI/CD

Monitoring

Incident management

Security best practices

Strumenti

Grafana

Descrizione del lavoro

Nebuly è la piattaforma di user analytics per agenti AI enterprise. Aiutiamo le organizzazioni a capire cosa chiedono davvero i loro utenti all'AI che hanno deployato, analizzando le conversazioni su larga scala. Siamo un team di 13 persone con sede a Torino e New York, in forte crescita, con un piano che ci porterà a 20 entro fine anno.

Il ruolo

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.

Contesto tecnico

• 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.

Chi cerchiamo

Requisiti essenziali

• 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.

Requisiti preferenziali

• 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 60.000 euro, in base all'esperienza e alle competenze.
• Bonus: performance bonus annuale aggiuntivo.
• Processo di selezione interamente online: screening Stema - test logica (30 min) - intervista tecnica (1,5h), di cui una parte in inglese - intervista approfondita.