Jobgether

Senior DevSecOps Engineer

PythonPostgreSQLAWSDockerKubernetes
Automatische Übersetzung. Prüfe das Original.

Über die Stelle

Diese Stelle wird im Auftrag eines Partnerunternehmens ausgeschrieben, das alle Bewerbungen und weiteren Schritte verwaltet. Unser Partner sucht einen Senior DevSecOps Engineer mit Standort in Brasilien.

So funktioniert Jobgether

Wir verwenden einen KI-gestützten Matching-Prozess, um sicherzustellen, dass Ihre Bewerbung schnell, objektiv und fair anhand der Kernanforderungen der Stelle geprüft wird. Unser System identifiziert die am besten geeigneten Kandidaten, und diese Auswahlliste wird dann direkt an das einstellende Unternehmen weitergegeben. Die endgültige Entscheidung und die nächsten Schritte (Interviews, Assessments) werden von deren internem Team verwaltet.

Wir danken Ihnen für Ihr Interesse und wünschen Ihnen viel Erfolg!

Warum über Jobgether bewerben?

Datenschutzhinweis: Mit dem Absenden Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Jobgether Ihre personenbezogenen Daten verarbeitet, um Ihre Eignung zu bewerten und relevante Informationen an den einstellenden Arbeitgeber weiterzugeben. Diese Verarbeitung basiert auf berechtigtem Interesse und vorvertraglichen Maßnahmen gemäß den geltenden Datenschutzgesetzen (einschließlich DSGVO). Sie können Ihre Rechte (Zugang, Berichtigung, Löschung, Widerspruch) jederzeit ausüben.

#LI-CL1

Diese Rolle bietet die Möglichkeit, die Cloud-Infrastruktur zu konzipieren und abzusichern, die eine Agent-Entwicklungsplattform auf Unternehmensebene antreibt. Sie erstellen isolierte, sichere Ausführungsumgebungen für autonome KI-Agenten und stellen gleichzeitig sicher, dass sensible Daten in jeder Phase geschützt bleiben. An der Schnittstelle von Cloud-Engineering, Cybersicherheit und KI-Infrastruktur entwerfen Sie Zero-Trust-Konnektivität, setzen strenge Netzwerkkontrollen durch und verwalten spezialisierte Datenbanken, die fortschrittliche KI-Anwendungen unterstützen. Sie leiten die Einrichtung der AWS-Produktionsumgebung, die Infrastrukturautomatisierung und die ereignisgesteuerte Orchestrierung für komplexe Agenten-Workflows. In Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Engineering-Teams helfen Sie dabei, skalierbare, belastbare und auf Sicherheit ausgerichtete Grundlagen für KI-Systeme der nächsten Generation zu schaffen. Dies ist eine Gelegenheit, einen bedeutenden Einfluss auf neue Technologien auszuüben und gleichzeitig remote mit internationalen Teams zusammenzuarbeiten.

Verantwortlichkeiten

  1. Agent-Sandboxing und -Isolierung: Implementierung und Wartung sicherer, isolierter Ausführungsumgebungen für autonome Agenten unter Verwendung von Firecracker MicroVMs oder eingeschränkten Kubernetes- und Docker-Konfigurationen.
  1. Sichere Dateninfrastruktur: Bereitstellung, Optimierung und Skalierung einer mehrschichtigen Datenarchitektur, einschließlich PostgreSQL für transaktionale Workloads, ChromaDB oder PGVector für Vektorspeicherung und Neo4j für graphbasierte Wissenszuordnung.
  1. Ereignisgesteuerte Orchestrierung: Aufbau und Verwaltung von Hochleistungs-Event-Streams unter Verwendung von AWS SQS, EventBridge oder Kafka, um die Kommunikation zwischen Agenten und Human-in-the-Loop-Eskalations-Workflows zu unterstützen.
  1. Infrastructure as Code: Automatisierung der Bereitstellung, Konfiguration und Verwaltung der AWS-Infrastruktur und Kubernetes-Cluster unter Verwendung branchenüblicher IaC-Praktiken.
  1. Sicherheits- und Identitätsmanagement: Integration von Identitätsanbietern und B2B-Identitätslösungen, einschließlich WorkOS, zur Unterstützung sicherer Authentifizierung, Mandantenfähigkeit und strikter Trennung von Mandantendaten und -konfigurationen.
  1. Netzwerksicherheit und Egress-Kontrollen: Entwurf und Durchsetzung von Egress-Firewalls, Proxy-only-Outbound-Routing und anderen Schutzmaßnahmen, um zu verhindern, dass autonome Agenten sensible Daten offenlegen oder exfiltrieren.
  1. Sichere CI/CD-Pipelines: Implementierung automatisierter Sicherheitsprüfungen und Kontrollen während des gesamten Softwarebereitstellungslebenszyklus, um die Infrastruktursicherheit und Bereitstellungszuverlässigkeit zu stärken.
  1. Workflow-Management: Unterstützung der zuverlässigen Ausführung von langlebigen, mehrstufigen Agenten-Workflows durch Orchestrierungstechnologien wie Temporal.
  1. Compliance und Observability: Unterstützung bei der Vorbereitung der Infrastruktur auf Sicherheits- und Datenschutzstandards bei gleichzeitiger Verbesserung der Überwachung, Nachverfolgung und operativen Sichtbarkeit von Agenten-Workloads.

Anforderungen

  1. Cloud- und Containersicherheit: Umfassende praktische Erfahrung mit AWS, Kubernetes und Containersicherheit. Praktische Erfahrung mit Firecracker MicroVMs ist sehr wünschenswert.
  1. Datenbankexpertise: Erfahrung in der Verwaltung und Skalierung von Vektordatenbanken wie ChromaDB und PGVector sowie von Graphdatenbanken, die in KI-Anwendungen verwendet werden.
  1. Sicherheitsorientierte Denkweise: Fundiertes Verständnis von Zero-Trust-Architektur, OWASP-Prinzipien, sicherem Infrastrukturdesign und den Sicherheitsherausforderungen im Zusammenhang mit KI-Systemen.
  1. Ereignisgesteuerte Architektur: Fundierte Kenntnisse in Messaging-Systemen, Event-Streaming und Echtzeit-Datenverarbeitungstechnologien wie AWS SQS, EventBridge oder Kafka.
  1. Infrastrukturautomatisierung: Fortgeschrittene Skripting-Kenntnisse in Python und Bash sowie eine nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Implementierung von Infrastrukturautomatisierung und Sicherheits-Gates in CI/CD-Pipelines.
  1. Workflow-Orchestrierung: Erfahrung mit Temporal oder ähnlichen Technologien zur Verwaltung komplexer, langlebiger, mehrstufiger Workflows.
  1. Identität und Mandantenfähigkeit: Vertrautheit mit Identitätsanbietern, B2B-Authentifizierung, Mandantentrennung und sicherem Zugriffsmanagement.
  1. Compliance-Wissen: Erfahrung in der Vorbereitung der Infrastruktur auf SOC 2-, ISO 27001- oder DSGVO-Compliance-Bereitschaft ist von Vorteil.
  1. Zusammenarbeit und Eigenverantwortung: Fähigkeit, unabhängig an komplexen Sicherheitsherausforderungen zu arbeiten, effektiv über Engineering-Teams hinweg zusammenzuarbeiten und einen proaktiven Ansatz für Infrastrukturzuverlässigkeit und Risikominimierung beizubehalten.
  1. KI-Observability: Vertrautheit mit Tools wie LangSmith oder Langfuse zur Nachverfolgung, Überwachung und Beobachtung von KI-Agenten-Workloads ist wünschenswert.

Vorteile

  • Umfassende Gesundheitsversorgung: Vom Unternehmen bezahlte Krankenversicherung und Programme zur Unterstützung des geistigen und körperlichen Wohlbefindens.
  • Unterstützung der psychischen Gesundheit: Zugang zu Programmen und Ressourcen für die psychische Gesundheit.
  • Krankheitstage: Fünf zusätzliche Krankheitstage pro Jahr.
  • Bezahlter Urlaub: 20 Arbeitstage bezahlter Jahresurlaub, zusätzlich zu den lokalen gesetzlichen Feiertagen.
  • Vollständig remote Arbeit: 100% Remote-Arbeitsregelungen.
  • Lernen und Entwicklung: Zugang zu internen Meetups, Konferenzen, Workshops, einer Udemy-Lizenz, Sprachkursen und vom Unternehmen bezahlten Zertifizierungen.
  • Berufliche Weiterentwicklung: Möglichkeiten, von einer globalen Gemeinschaft erfahrener Fachleute zu lernen und technisches Fachwissen zu erweitern.
  • Interne Mobilität: Zugang zu einem internen Mobilitätsprogramm, das Übergänge zwischen Projekten unterstützt, um die Karriereentwicklung und das berufliche Wachstum zu fördern.
  • Internationale Projekte: Möglichkeiten, zu groß angelegten Technologieinitiativen mit internationalen und schnell wachsenden Kunden beizutragen.
  • Kollaborative Kultur: Ein einladendes Arbeitsumfeld, das Teamarbeit, offene Kommunikation, Wissensaustausch und regelmäßige Teambuilding-Aktivitäten fördert.
  • Langfristige Anstellung: Die Möglichkeit, eine dauerhafte Karriere aufzubauen und gleichzeitig mit modernen Cloud-, Sicherheits- und KI-Technologien zu arbeiten.

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