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Code and Theory
Lead Engineer, Cloud Infrastructure (US)
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San Francisco, California, United States · New York, New York, United States · Austin, Texas, United States
AWSGCPKubernetesTerraform
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Über die Stelle
Code and Theory sucht einen erfahrenen Cloud-Ingenieur, der den gesamten technischen Lebenszyklus von Enterprise-Kunden-Deployments verantworten möchte – von der Bewertung der bestehenden Infrastruktur eines Kunden und dem Design der Integrationsarchitektur bis hin zur Bereitstellung der Umgebung und deren Betrieb in der Produktion. Dies ist eine hands-on Rolle, die auch echte Kundeninteraktion erfordert: Sie werden an technischen Arbeitssitzungen teilnehmen, direkt mit den DevOps-Teams des Kunden zusammenarbeiten und die Person sein, die Sicherheits- und Compliance-Anforderungen in konkrete Infrastruktur-Entscheidungen übersetzt.
The Machine ist das agentenbasierte Betriebssystem für Marketing, entwickelt von Code and Theory. Es integriert sich in die Tools, die Marketingteams verwenden, und verwandelt isolierte Workflows in ein einziges intelligentes System, das Markenstrategie, kreative Produktion und Medienleistung verbindet. The Machine unterstützt Agenturen im Netzwerk von Stagwell und weltweit führende Marken.
WAS SIE TUN WERDEN
- Bewerten Sie die Cloud-Infrastruktur, den Daten-Stack und den Sicherheitspier jedes Kunden, bevor mit dem Aufbau begonnen wird – übersetzen Sie die Ergebnisse in einen konkreten Integrationsplan
- Entwerfen und stellen Sie Kundenumgebungen mit Terraform bereit – Netzwerke, IAM, Container-Orchestrierung, verwaltete Speicher und Geheimnisverwaltung über GCP, AWS oder Azure, je nach Kunde
- Stellen Sie LLM-Inferenz-Pods in Kunden-Cloud-Umgebungen bereit und betreiben Sie diese – Verwaltung der API-Integration, Ratenbegrenzungen, Latenz und Fehlerbehandlung, ohne dass ein Data Scientist im Raum benötigt wird
- Erstellen und pflegen Sie Integrationsschichten, die die Datenquellen des Kunden mit der KI-Schicht verbinden – Sie sind für die Infrastruktur verantwortlich, die die Inferenz nützlich macht; das Data-Science-Team ist für das verantwortlich, was darauf läuft
- Stellen Sie containerisierte Workloads über Helm bereit und warten Sie diese – Orchestrierung, ETL-Worker und KI-Inferenz-Pods, die innerhalb des Kunden-Cloud-Perimeters laufen
- Verantworten Sie Data-Pipeline-Deployments End-to-End – Zeitplanung, Paginierung, Wiederholungslogik und Ratenbegrenzungsmanagement gegen API-Gateways des Kunden
- Verwalten Sie verteilte ETL-Jobs im großen Maßstab – JSON-Flattening, Schema-Durchsetzung und Lieferung strukturierter Ausgaben
- Erzwingen Sie Data-Residency-Anforderungen – Rohdaten bleiben innerhalb der Umgebung des Kunden, nur strukturierte Ausgaben verlassen unsere gemeinsame Infrastruktur
- Seien Sie der primäre technische Ansprechpartner für die DevOps- und Infrastrukturteams jedes Kunden während des gesamten Engagements
- Leiten Sie technische Arbeitssitzungen mit Kundenteams – validieren Sie Konfigurationen, bestätigen Sie IAM- und Credential-Modelle, überprüfen Sie Cluster-Spezifikationen vor der Bereitstellung
- Triage und Behebung von Pipeline- und Infrastrukturfehlern über mehrere Kundenumgebungen gleichzeitig
- Implementieren Sie Container-Sicherheitsstandards – Non-Root-Ausführung, schreibgeschützte Dateisysteme, Startup-Integritäts-Hashes, Manipulationsschutz
- Mentoring von Junior- und Mid-Level-Ingenieuren und Beitrag von Implementierungsmustern zum gemeinsamen Playbook nach jedem Kundenengagement
WAS SIE MITBRINGEN SOLLTEN
- 6+ Jahre Erfahrung im Cloud Engineering – Produktionserfahrung auf mindestens zwei der Plattformen GCP, AWS oder Azure, und Bereitschaft, je nach Kundenumgebung auf allen dreien zu arbeiten
- Tiefgreifende Terraform-Erfahrung – Sie haben Multi-Environment-, Multi-Tenant-Produktionsinfrastrukturen von Grund auf neu bereitgestellt, nicht nur bestehende Konfigurationen angewendet
- Vertrautheit mit Kubernetes und Helm in der Produktion – Bereitstellung, Debugging, Skalierung und Sicherung containerisierter Workloads, nicht nur deren Ausführung
- Haben Sie Datenpipelines in der Produktion betrieben – Sie wissen, was schiefgeht, wie man sich erholt und wie man Wiederholungs- und Backoff-Logik erstellt, die tatsächlich hält
- Praktische Erfahrung mit verteilter Verarbeitung im großen Maßstab – nicht nur theoretisches Wissen
- Enterprise API-Integrationserfahrung – OAuth 2.0, API Key Management, Ratenbegrenzung, API Gateways – End-to-End
- Solide Sicherheitsgrundlagen – Container-Härtung, Credential Management und Durchsetzung der Datenresidenz in Umgebungen, in denen es wirklich darauf ankommt
- Haben Sie direkt mit Kunden- oder Kunden-Engineering-Teams zusammengearbeitet – Sie sind vertraut mit technischen Gesprächen mit Enterprise DevOps und Infrastrukturteams, nicht nur mit deren Unterstützung
- Sie schreiben Dinge auf – Runbooks, Integrationsnotizen, Playbook-Beiträge. Der nächste Ingenieur sollte in der Lage sein, das von Ihnen Erstellte zu betreiben
- Praktische Erfahrung mit der Integration von LLM APIs (Anthropic, OpenAI oder gleichwertig) in Produktionspipelines – nicht als Endbenutzer, sondern durch die Anbindung von Inferenz an Systeme, die im großen Maßstab in echten Kundenumgebungen laufen
NÜTZLICH ZU HABEN
- Erfahrung mit:
- LLM-Inferenzinfrastruktur
- Marketing-Technologie-Stacks (DAM, CDP, CRM)
- Multi-Tenant-Kundenumgebungen
- Eine Cloud-Zertifizierung (AWS Solutions Architect, GCP Professional Cloud Architect oder Azure-Äquivalent)
- Hintergrund in Agenturen, Beratungsunternehmen oder Produktunternehmen, die gleichzeitig mehrere Enterprise-Kunden betreuen
ÜBER UNS
Geboren in 2001, ist Code and Theory eine digital-first Kreativagentur, die im Zentrum von Kreativität und Technologie steht. Wir sind stolz darauf, nicht nur Kunden- und Geschäftsprobleme zu lösen, sondern auch neue Fähigkeiten für unsere Kunden zu etablieren. Mit einer globalen Kundenliste von Fortune 100s und Start-ups gleichermaßen sehnen wir uns nach den schwierigsten Problemen, die es zu lösen gilt. Wir haben Teams in Nordamerika, Südamerika, Europa und Asien. Das globale Code and Theory-Netzwerk von Agenturen wächst und umfasst Kettle, Instrument, Left Field Labs, Create Group, Current und TrueLogic.
Wir streben danach, uns nie einschränken zu lassen, und arbeiten in allen wichtigen Kategorien: von Technologie bis CPG, Finanzdienstleistungen bis hin zu Reisen und Gastgewerbe, Regierung und Bildung bis hin zu Medien und Verlagswesen. Wir schätzen die Zusammenarbeit mit unseren Kundenpartnern, darunter unter anderem Adidas, Amazon, Con Edison, Diageo, EY, J.P. Morgan Chase, Lenovo, Marriott, Mars, Microsoft, Thomson Reuters und TikTok.
Das Code and Theory-Netzwerk besteht aus fast 2,000 Mitarbeitern mit 50% Ingenieuren und 50% kreativen Talenten. Wir sind immer auf der Suche nach klugen, engagierten und zukunftsorientierten Menschen, die unser Team verstärken.
Die Gehaltsspanne für diese Rolle beträgt $130,000 - $225,000 und umfasst mehrere Stufen. Wir sind offen dafür, auf der Stufe einzustellen, die am besten zur Erfahrung des richtigen Kandidaten passt. Die tatsächliche Vergütung wird durch eine Vielzahl von Faktoren beeinflusst, darunter, aber nicht beschränkt auf, Fähigkeiten, Erfahrungsniveau, Budget und Standort.
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