Canonical
Télétravail · Publiée le 24 octobre
Python and Kubernetes Software Engineer – Data, Workflows, AI/ML & Analytics
LieuTélétravail
NiveauDiplôme universitaire en filière technique, ou parcours alternatif justifié
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En bref
Ingénieur logiciel Python et Kubernetes au sein de Canonical, pour concevoir des solutions open source de data, workflows, MLOps et analytics déployées sur cloud public, infrastructure privée et postes de travail. Poste entièrement en télétravail distribué.
Missions
- Développer une compréhension complète de la pile Linux, du noyau, du réseau et du stockage jusqu'à la couche applicative
- Concevoir, construire et maintenir des solutions déployées sur cloud public, cloud privé et postes de travail
- Maîtriser les concepts des systèmes distribués : observabilité, identité, traçage
- Travailler avec Kubernetes et des applications open source orientées machine learning
- Collaborer avec une équipe distribuée d'ingénieurs, designers et chefs de produit
- Déboguer des problèmes et échanger publiquement avec les communautés upstream et Ubuntu
- Solutions typiques : Kubeflow, MLflow, DVC, Feast, Apache Superset, dbt, Airflow, Temporal, Trino, ClickHouse
Profil recherché
- Expérience professionnelle ou académique en développement logiciel avec Python
- Parcours académique solide au lycée comme à l'université
- Confiance pour s'exprimer, donner et recevoir des retours, et partager des idées
- Historique de dépassement des attentes pour obtenir des résultats remarquables
- Passion pour la technologie, démontrée par des projets personnels
- Anglais professionnel écrit et oral, avec de bonnes aptitudes de présentation
- Expérience de Linux (Debian ou Ubuntu de préférence)
- Sens du collectif, curiosité, flexibilité et responsabilité
- Capacité à voyager deux fois par an pour des événements d'entreprise pouvant durer jusqu'à deux semaines
Compétences appréciées
- Réalisation de solutions de machine learning automatisées, de pipelines de données ou d'orchestration de workflows dans le cloud
- Expérience pratique des bibliothèques ou outils de machine learning
- Expérience des technologies de conteneurs (Docker, LXD, Kubernetes)
- Expérience des clouds publics (AWS, Azure, Google Cloud)
- Connaissance pratique du cloud computing
- Intérêt pour la qualité logicielle et les tests
- Expérience de contribution à un projet open source
Ce que propose le poste
- Environnement de travail distribué, avec des sprints d'équipe en présentiel deux fois par an
- Budget personnel de formation et développement de 2 000 USD par an
- Révision annuelle de la rémunération et primes de reconnaissance
- Rémunération de base complétée par une prime annuelle liée à la performance
- Congés annuels, congés maternité et paternité, programme d'aide aux employés
- Possibilité de voyager vers de nouvelles destinations pour rencontrer les collègues, avec Priority Pass et surclassements pour les longs trajets
Source : Jobicy. Annonce nettoyée et résumée par CandidAI.