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Cloud Operations Engineer bei AVENGA in AVENGA

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Als Cloud Engineer mit Fachkenntnissen in Kubernetes und DevOps spielen Sie eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung und Wartung einer auf AWS bereitgestellten Kubernetes-basierten Plattform. Diese Plattform nutzt Kubeflow, eine Kubernetes-basierte Lösung, die speziell für maschinelles Lernen entwickelt wurde. Der Bereitstellungsprozess nutzt Terraform und hält sich an die Best Practices von DevOps, um Effizienz und Skalierbarkeit bei der Verwaltung der Infrastruktur sicherzustellen. Tiefes
Als Cloud Engineer mit Fachkenntnissen in Kubernetes und DevOps spielen Sie eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung und Wartung einer auf AWS bereitgestellten Kubernetes-basierten Plattform. Diese Plattform nutzt Kubeflow, eine Kubernetes-basierte Lösung, die speziell für maschinelles Lernen entwickelt wurde. Der Bereitstellungsprozess nutzt Terraform und hält sich an die Best Practices von DevOps, um Effizienz und Skalierbarkeit bei der Verwaltung der Infrastruktur sicherzustellen. Tiefes Verständnis der Bereitstellung und Verwaltung von Kubernetes-Anwendungen auf Amazon Elastic Kubernetes Service (AWS EKS). Verständnis des Kubernetes-Anwendungsdesigns mit Kustomize und Helm Experience mit Infrastructure-as-Code (IaC)-Tools wie Terraform, AWS CDK und CloudFormation Experience mit Cloud-Plattformen , insbesondere AWS. Starke Fähigkeiten zur Problemlösung und die Fähigkeit, in einer kollaborativen Teamumgebung zu arbeiten. Gute Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, effektiv mit verschiedenen Teams zusammenzuarbeiten. Fachwissen in DevOps. Schön, Erfahrung in der Verwaltung und Bereitstellung von Kubeflow in einer Cloud-Umgebung zu haben. Es ist von Vorteil, verfügbar zu sein Reisen, da wir planen, jährlich zwei bis vier Workshops in Warschau und Posen durchzuführen. Als Cloud Engineer mit Fachkenntnissen in Kubernetes und DevOps spielen Sie eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung und Wartung einer auf AWS bereitgestellten Kubernetes-basierten Plattform. Diese Plattform nutzt Kubeflow, eine Kubernetes-basierte Lösung, die speziell für maschinelles Lernen entwickelt wurde. Der Bereitstellungsprozess nutzt Terraform und hält sich an die Best Practices von DevOps, um Effizienz und Skalierbarkeit bei der Verwaltung der Infrastruktur sicherzustellen. ,[Einen Kubernetes-Stack auf AWS entwickeln und warten., Die Bereitstellung von Kubeflow entwerfen, ausführen und verwalten., Cloud-Infrastruktur unter Verwendung von Terraform- und AWS-Diensten entwerfen, implementieren und verwalten., Best Practices von GitOps und DevOps anwenden] Anforderungen: Kubernetes, AWS EKS, Helm, IaC, Terraform, AWS CDK, CloudFormation, Kubeflow Zusätzlich: Sportabonnement, Trainingsbudget, Private Gesundheitsversorgung, Internationale Projekte.
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