Vereinigte Staaten
B&A
Apple
Senior Capacity Engineer
Vereinigte Staaten
San Francisco, California, United States
Kubernetes
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Über die Stelle
Wir suchen einen Senior Capacity Engineer, der die Kapazitätsplanung für unsere Compute-Plattformen und -Dienste verantwortet. Sie werden die Nachfrage prognostizieren, das Wachstum der Infrastruktur modellieren, Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung identifizieren und direkt mit Engineering-, Finanz- und Führungsteams zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass wir die richtigen Ressourcen zur richtigen Zeit am richtigen Ort haben. Ein wichtiger Teil dieser Rolle ist die Nutzung von KI, um intelligente Dashboards zu erstellen und prädiktive Analysen durchzuführen – wodurch die Kapazitätsplanung von reaktiv zu proaktiv wird. Diese Rolle befindet sich an der Schnittstelle von Infrastruktur-Engineering, Datenanalyse und strategischer Planung und operiert in einem Umfang, den nur wenige Organisationen weltweit bieten können.
BESCHREIBUNG
- Verantwortung für den End-to-End-Kapazitätsplanungsprozess für unsere Plattformen – Nachfrageprognose, Angebotsplanung, Auslastungsanalyse und Effizienzoptimierung
- Durchführung monatlicher Kapazitätsprognosen – Verantwortung für den gesamten Prozess, um pünktliche und genaue Einreichungen in jedem Zyklus sicherzustellen
- Einreichung und Verfolgung inkrementeller Kapazitätsanforderungen – Sicherstellen, dass neue Ressourcenbedarfe erfasst, begründet und monatlich eingereicht werden
- Vertretung der Plattform in allen kapazitätsbezogenen Foren und Besprechungen – als autoritative Stimme für den aktuellen Stand, prognostizierte Bedürfnisse und Risiken in funktionsübergreifenden Überprüfungen
- Erstellung und Pflege von Kapazitätsmodellen, die Geschäftswachstumssignale in Infrastrukturanforderungen übersetzen
- Nutzung von KI zum Erstellen von Dashboards und Berichterstattungstools, die die Kapazitätsgesundheit, Trends und Anomalien aufzeigen – wodurch komplexe Infrastrukturdaten für Engineering und Führungskräfte zugänglich gemacht werden
- Anwendung KI-gestützter Analysen zur Vorhersage von Ressourcenbedarf und zur Kennzeichnung von Kapazitätsrisiken, bevor sie zu Incidents werden – Verlagerung des Teams von reaktivem Firefighting zu proaktiver Planung
- Partnerschaft mit Service-Teams zum Verständnis von Workload-Charakteristiken, Wachstumstrajektorien und Ressourcenverbrauchsmustern
- Identifizierung und Förderung von Effizienzsteigerungen – Right-Sizing, Bin-Packing, Rebalancing und Stilllegung unterausgelasteter Ressourcen
- Festlegung und Verfolgung kapazitätsbezogener SLOs und KPIs (Auslastungsziele, Vorlaufzeiten, Headroom-Schwellenwerte)
- Vertretung der Kapazitätsplanung in Beschaffungs- und Budgetierungszyklen, Bereitstellung datengesteuerter Empfehlungen für die Hardwarebeschaffung
- Durchführung vierteljährlicher und jährlicher Kapazitätsüberprüfungen, Aufdeckung von Risiken und Chancen für die Senior Leadership
MINIMALE QUALIFIKATIONEN
- 8+ Jahre Erfahrung im Infrastruktur-Engineering, Kapazitätsplanung, SRE oder einem verwandten Bereich
- Erfahrung mit Kapazitätsplanung bei Hyperscale- oder großen Enterprise-Infrastrukturen
- Nachgewiesene Erfahrung in der Prognose von Infrastrukturbedarf und dessen Übersetzung in umsetzbare Versorgungspläne
- Starke analytische Fähigkeiten – komfortabel im Umgang mit großen Datensätzen, Erstellung von Modellen und Ziehen von Schlussfolgerungen aus Nutzungs- und Leistungsdaten
- Erfahrung in der Anwendung von KI/ML-Techniken auf operative oder Infrastrukturprobleme – Anomalieerkennung, Nachfrageprognose, Trendanalyse oder ähnliches
- Fähigkeit, KI-gestützte Dashboards und Tools zu erstellen, die Rohdaten der Infrastruktur in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln
- Solides Verständnis von Compute-Infrastrukturkonzepten: Virtualisierung, Container, Orchestrierung (Kubernetes), Bare Metal, Ressourcenplanung
- Fähigkeit, komplexe technische Trade-offs sowohl an Engineering-Teams als auch an nicht-technische Stakeholder zu kommunizieren
- Eigeninitiativ und komfortabel im Umgang mit Ambiguität – Sie definieren den Prozess, nicht nur folgen ihm
BEVORZUGTE QUALIFIKATIONEN
- Praktische Erfahrung mit LLMs, KI-Code-Assistenten oder generativer KI für die Engineering-Produktivität
- Vertrautheit mit Infrastrukturbeschaffung und Lebenszyklusmanagement von Hardware
- Erfahrung mit Zeitreihenprognosemethoden (statistisch oder ML-basiert)
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