Pavago
Bain & Company
Staff Engineer I, DevOps und Assurance
BESCHREIBUNG & ANFORDERUNGEN
WAS UNS ZU EINEM GROSSARTIGEN ARBEITSPLATZ MACHT
Wir sind stolz darauf, regelmäßig als einer der weltweit besten Arbeitgeber ausgezeichnet zu werden, als Vorreiter für Vielfalt und als Modell für soziale Verantwortung. Wir sind derzeit das am besten bewertete Beratungsunternehmen auf der „Best Places to Work“-Liste von Glassdoor und halten seit unserer Gründung im Jahr 2009 einen Platz unter den ersten vier. Außergewöhnliche Teams bilden das Herzstück unserer Geschäftsstrategie, doch diese entstehen nicht durch Zufall. Sie erfordern einen bewussten Fokus darauf, eine breite Palette an Hintergründen, Kulturen, Erfahrungen, Perspektiven und Fähigkeiten in einem unterstützenden und inklusiven Arbeitsumfeld zusammenzubringen. Wir stellen Menschen mit außergewöhnlichem Talent ein und schaffen ein Umfeld, in dem sich jeder Einzelne beruflich und persönlich entfalten kann.
MIT WEM SIE ZUSAMMENARBEITEN WERDEN
Sie werden Teil eines Teams, das Bains integrierte Suite von agentenbasierten Entscheidungstools entwickelt, die großen Unternehmen jederzeit Intelligenz für ihre wichtigsten Wachstumsentscheidungen liefert. Die Rolle befindet sich an einer Schnittstelle, die nur wenige Organisationen bieten können: die analytische Tiefe und der Kundenzugang einer erstklassigen Beratung, der technische Anspruch eines Produktunternehmens und Ingenieursarbeit an der Grenze der angewandten KI.
Sie arbeiten innerhalb des festen Produktteams von Bain und entwickeln Software, die den weltweit größten Unternehmen hilft, die Fragen zu beantworten, die ihr Geschäft vorantreiben: wo investieren, wo fokussieren und wie gewinnen. Die Auswirkungen Ihrer Arbeit sind direkt und unmittelbar, und die Plattform steigert ihren Wert mit jeder Veröffentlichung.
Die Plattform besteht aus zwei zusammenarbeitenden Ebenen: einem agentenbasierten Kern und einer Reihe von Entscheidungsmodulen, von denen jedes ein spezifisches kommerzielles Problem löst. Der Entwicklungslebenszyklus ist mit der realen Welt verbunden: Während Fallteams branchen- und standortübergreifend mit Kunden zusammenarbeiten, fließt dieses Feedback direkt zurück in die Entwicklung und in das Produkt. Jedes Kundenprojekt macht die Plattform intelligenter, umfassender und widerstandsfähiger.
Dies ist ein Startup innerhalb eines etablierten Unternehmens. Sie erhalten echte Eigentümerschaft in der Frühphase und echten Einfluss auf Architektur und Produktrichtung, unterstützt durch die globale Reichweite, die Kundenbeziehungen und das Führungsengagement von Bain; das Tempo eines Startups mit der Stabilität eines globalen Unternehmens.
Wir suchen DevOps-Ingenieure, die erkennen, wie die Plattform zuverlässiger und resilienter gemacht werden kann, und die diesen Instinkt in jeden Sprint einbringen, ohne dazu aufgefordert zu werden, und die sich bei Problemen wohlfühlen, für die es keine bekannte Lösung gibt. Die Arbeit umfasst Cloud-native Infrastruktur, CI/CD für eine Multi-Service-Plattform und Observability-Probleme, für die es keine Standardlösungen gibt. Erfahrung in der Unterstützung von agentenbasierten Systemen ist wichtig: wie KI-backend-Dienste und agentenbasierte Workflows bereitgestellt und überwacht werden, Evaluierungspipelines und die operativen Anforderungen von LLM-Workloads in der Produktion. Dies ist angewandte KI in der Produktion, in großem Maßstab, mit echten Nutzern, die von Ihrer Arbeit abhängen. Das Feld entwickelt sich schnell und das Team ist darauf ausgelegt, mitzuhalten, daher zählt die Bereitschaft, ständig zu lernen, genauso viel wie das, was Sie bereits wissen.
WO SIE IM TEAM EINGEBUNDEN SIND
Der Senior DevOps-Ingenieur verantwortet die Cloud-Infrastruktur, Bereitstellungspipelines und Plattform-Observability für die gesamte Growth AI Performance System-Plattform: das Fundament, auf dem jeder KI-Dienst, jede Produktschnittstelle, jede Datenpipeline und jeder agentenbasierte Workflow läuft. Dies ist eine praktische Plattform-Engineering-Rolle: Sie entwerfen, stellen bereit und betreiben die Infrastruktur, von der echte Kundeneinsätze abhängen, und Sie verantworten die CI/CD- und Release-Engineering-Prozesse, die es dem Engineering-Team ermöglichen, zuverlässig, sicher und schnell auszuliefern.
DevOps für eine KI-Plattform hat Anforderungen, die über herkömmliche Software-Infrastruktur hinausgehen. Sie werden Observability-Tools für agentenbasierte Ausführung entwickeln, mehrstufige Agenten-Workflows nachverfolgen, LLM-API-Latenz und -Kosten überwachen und die Art von Fehlern aufdecken, die erst sichtbar werden, wenn Agenten in der Produktion mit echten Kundendaten interagieren. Dies ist ein Grenzbereich des Plattform-Engineerings, und von dieser Rolle wird erwartet, dass sie diesen entwickelt und verantwortet.
Sie arbeiten eng mit dem Security Engineer an der Infrastrukturhärtung, IAM, Secrets Management und den Sicherheitskontrollen zusammen, die in die CI/CD-Pipeline eingebettet sind. Sie arbeiten mit dem KI-Engineering-Team zusammen, wie KI-Dienste bereitgestellt, skaliert und überwacht werden. Und Sie verantworten die lokale Entwicklungsumgebung und die Bereitstellungsdokumentation, die ein global verteiltes Engineering-Team produktiv hält.
Diese Rolle ist in Warschau oder Sao Paulo angesiedelt und arbeitet als Teil eines global verteilten Plattformteams. Sie betreuen den g6 DevOps-Ingenieur, geben technische Richtungen vor, ohne formale Personalverantwortung zu haben, setzen Standards für das Plattform-Engineering und sind die leitende technische Stimme bei Entscheidungen zur Infrastrukturarchitektur.
WAS SIE TUN WERDEN
INFRASTRUKTURDESIGN UND BEREITSTELLUNG
- Entwerfen, Bereitstellen und Verwalten von Cloud-basierter verteilter Infrastruktur für die Growth AI Performance System-Plattform über Azure oder AWS (einschließlich Compute, Networking, Storage, verwaltete Datenbanken, Container-Orchestrierung und API-Management), wobei durchgehend Infrastructure-as-Code-Praktiken angewendet werden
- Aufrechterhaltung der vollständigen Umgebungsparität zwischen Entwicklung, Staging und Produktion; sicherstellen, dass die Infrastruktur, gegen die Ingenieure entwickeln, die Infrastruktur ist, auf der Kundeneinsätze laufen, und dass Beförderungen zwischen Umgebungen automatisiert, prüfbar und zuverlässig sind
- Entwerfen von Infrastruktur für die spezifischen Anforderungen von KI-Plattformdiensten: variable und sprunghafte Compute-Nachfrage für LLM-API-Aufrufe, Anforderungen an niedrige Latenz für agentenbasierte Workflow-Schritte sowie Speicher- und Abrufmuster von Knowledge-Graph- und Vektordatenbank-Workloads
- Zusammenarbeit mit dem Security Engineer, um sicherzustellen, dass die Infrastruktur gegen das Bedrohungsmodell gehärtet ist, das für eine KI-Plattform relevant ist, die Unternehmens-Kundendaten bedient: Netzwerksegmentierung, IAM, Secrets Management und Sicherheitskontrollen, die in Infrastructure-as-Code eingebettet sind
- Auf dem Laufenden bleiben bei Cloud-Infrastruktur-Tools und KI-Infrastrukturmustern; Evaluierung und Einführung neuer Plattformfunktionen, die die Zuverlässigkeit verbessern, Kosten senken oder die Geschwindigkeit des Engineering-Teams ermöglichen
CI/CD UND RELEASE-ENGINEERING
- Aufbau und Optimierung von CI/CD-Pipelines für alle Dienste der Growth AI Performance System-Plattform (KI-backend-Dienste, frontend-Anwendungen, Datenpipelines und Infrastrukturänderungen), Einbettung von automatisierten Tests, Sicherheitsscans und Qualitäts-Gates, die die Bereitstellung sicher und schnell machen
- Verantwortung für Release-Engineering und Bereitstellungssequenzierung über die Plattform hinweg: Koordinierung von Releases über Dienste mit Abhängigkeiten hinweg, Verwaltung von Rollback-Verfahren und Sicherstellung, dass Plattform- und Produktmodul-Releases in Produktions- und kundenorientierten Umgebungen aufeinander abgestimmt bleiben
- Aufbau und Wartung von Infrastructure-as-Code für alle Plattformumgebungen unter Verwendung moderner IaC-Tools; sicherstellen, dass Infrastrukturänderungen versioniert, überprüft und durch dieselbe Pipeline-Disziplin wie Anwendungscode bereitgestellt werden
- Wartung der lokalen Entwicklungsumgebung und Entwickler-Tools: Onboarding-Dokumentation, lokale Dienstkonfiguration und die Infrastruktur für die Entwicklererfahrung, die ein global verteiltes Engineering-Team ohne Infrastruktur-Reibungsverluste produktiv hält
OBSERVABILITY UND KI-PLATTFORM-ÜBERWACHUNG
- Implementierung von Observability über alle Plattformdienste hinweg: strukturiertes Logging, Metriken, verteiltes Tracing und Alerting, das dem Engineering-Team Sichtbarkeit in den Dienstzustand, die API-Latenz, die Pipeline-Zuverlässigkeit und das Verhalten der agentenbasierten Ausführung gibt
- Aufbau spezialisierter Observability-Tools für agentenbasierte KI-Workloads: Nachverfolgung der mehrstufigen Agentenausführung, Überwachung der LLM-API-Nutzung und -Kosten, Aufdecken von Fehlern bei der Kontextweitergabe und Erkennung der Art von Fehlern in agentenbasierten Systemen, die herkömmliche Überwachung nicht erfasst
- Proaktive Überwachung der Plattformleistung: Identifizierung von Verschlechterungen, bevor sie sich auf Live-Kundeneinsätze auswirken, Diagnose von Grundursachen über verteilte Dienste hinweg und Vorantreiben der technischen Verbesserungen, die diese beheben
- Definition und Pflege von SLOs und Alerting-Schwellenwerten für alle Plattformdienste; Leitung der Incident-Reaktion bei Infrastruktur- und Plattformausfällen und Durchführung strukturierter Post-Incident-Reviews, die die Plattformzuverlässigkeit im Laufe der Zeit verbessern
ÜBER SIE
TECHNISCH
- Fundierte Erfahrung im Cloud-Infrastruktur-Engineering über Azure oder AWS: Compute, Networking, Storage, verwaltete Datenbanken, Container-Orchestrierung und API-Management im Produktionsmaßstab
- Tiefgreifende Kenntnisse in Infrastructure-as-Code-Tools; Erfahrung in der Bereitstellung und Verwaltung komplexer Cloud-Infrastrukturen für mehrere Umgebungen durch Code anstelle manueller Konfiguration
- Fundierte Erfahrung im CI/CD-Engineering: Aufbau und Betrieb von Bereitstellungspipelines für Multi-Service-Plattformen, einschließlich KI-backend-Diensten, frontend-Anwendungen und Datenpipelines
- Praktische Erfahrung mit Kubernetes: Bereitstellung, Betrieb und Fehlerbehebung von containerisierten Workloads in Produktionsumgebungen mit echten Anforderungen an Latenz und Zuverlässigkeit
- Erfahrung im Aufbau von Observability für verteilte Systeme: strukturiertes Logging, Metriken, verteiltes Tracing und Alerting unter Verwendung moderner Observability-Plattformen; wachsende Expertise in der Observability von KI- und agentenbasierten Systemen
- Erfahrung mit MLOps und KI-Infrastrukturmustern: wie LLM-API-Dienste bereitgestellt, skaliert und überwacht werden; Vertrautheit mit den Infrastrukturanforderungen von Vektordatenbanken, Knowledge-Graph-Workloads und agentenbasierter Ausführung
- Verständnis der Sicherheits- und Compliance-Anforderungen für Cloud-native Plattformen, die Unternehmens-Kundendaten bedienen: IAM, Secrets Management, Netzwerksicherheit und die DevSecOps-Praktiken, die Sicherheit in die Bereitstellungspipeline einbetten
- Kenntnisse in der Linux-Administration und Skripting für Infrastrukturautomatisierung; disziplinierte Nutzung von Versionskontrolle für Infrastruktur-Codebasen
- Aktive Nutzung von KI-gestützten Tools zur Beschleunigung der Infrastrukturentwicklung, schnelleren Diagnose von Problemen und Entwicklung von KI-Infrastruktur-Expertise bei der Skalierung der Plattform
ERFAHRUNG
- 5 oder mehr Jahre in DevOps-, Plattform-Engineering- oder Site-Reliability-Engineering-Rollen mit praktischer Verantwortung für Cloud-Infrastruktur in der Produktion
- Nachweisbare Erfahrung in der End-to-End-Verantwortung für CI/CD und Infrastruktur für eine Multi-Service-Plattform, nicht nur durch Beiträge zu Pipelines, sondern durch deren Entwurf, Aufbau und Betrieb mit echten Zuverlässigkeitsanforderungen
- Erfahrung mit MLOps oder KI-Plattform-Infrastruktur (Unterstützung von LLM-Diensten, agentenbasierten Systemen oder ML-Pipelines in der Produktion) ist ein großer Vorteil
- Erfahrung in der Betreuung von Junior-Ingenieuren und der Festlegung von Standards für das Plattform-Engineering innerhalb eines Teams
- Erfahrung in der Arbeit in agilen, funktionsübergreifenden Produkt- oder beratungsnahen Umgebungen; ausgeprägte Fähigkeiten zur Fehlerbehebung und Incident-Reaktion
- Ansässig in oder arbeitsfähig von Warschau oder Sao Paulo in der Nähe eines Bain-Büros
BILDUNG
- Associate’s Degree / Bachelor-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik oder einem verwandten technischen Bereich; oder eine gleichwertige Kombination aus Ausbildung, Training und Erfahrung
ALLGEMEINE INFORMATIONEN
Stellenbezeichnung Staff Engineer I, DevOps und Assurance
Job-ID 111327
Arbeitsbereiche Technologie & Engineering
Anstellungsart Unbefristet in Vollzeit
Standort(e) Sao Paulo, Warschau
