Estados Unidos
B&A
Apple
Ingeniero Senior de Capacidad
Estados Unidos
San Francisco, California, United States
Kubernetes
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Sobre la oportunidad
Buscamos un Ingeniero Senior de Capacidad para gestionar la planificación de capacidad en nuestras plataformas y servicios de cómputo. Preverás la demanda, modelarás el crecimiento de la infraestructura, identificarás oportunidades de eficiencia y trabajarás directamente con ingeniería, finanzas y liderazgo para asegurar que tengamos los recursos adecuados en el lugar adecuado y en el momento adecuado. Una parte clave de este rol es aprovechar la IA para construir paneles inteligentes e impulsar el análisis predictivo, moviendo la planificación de capacidad de reactiva a proactiva. Este rol se sitúa en la intersección de la ingeniería de infraestructura, el análisis de datos y la planificación estratégica, y opera a una escala que pocas organizaciones en el mundo pueden ofrecer.
DESCRIPCIÓN
- Gestionar el ciclo de vida completo de la planificación de capacidad para nuestras plataformas: previsión de demanda, planificación de suministro, análisis de utilización y optimización de eficiencia
- Impulsar previsiones de capacidad mensuales: gestionar el proceso de principio a fin, asegurando envíos puntuales y precisos en cada ciclo
- Enviar y rastrear solicitudes de capacidad incremental: asegurar que las nuevas necesidades de recursos se capturen, justifiquen y presenten de forma mensual
- Representar a la plataforma en todos los foros y reuniones relacionados con la capacidad: ser la voz autorizada sobre el estado actual, las necesidades proyectadas y los riesgos en las revisiones interfuncionales
- Construir y mantener modelos de capacidad que traduzcan las señales de crecimiento del negocio en requisitos de infraestructura
- Utilizar IA para construir paneles y herramientas de informes que muestren el estado de la capacidad, las tendencias y las anomalías, haciendo que los datos complejos de infraestructura sean accesibles para ingeniería y liderazgo
- Aplicar análisis impulsados por IA para predecir las necesidades de recursos y señalar los riesgos de capacidad antes de que se conviertan en incidentes, cambiando el equipo de la resolución reactiva de problemas a la planificación proactiva
- Colaborar con los equipos de servicio para comprender las características de la carga de trabajo, las trayectorias de crecimiento y los patrones de consumo de recursos
- Identificar e impulsar mejoras de eficiencia: dimensionamiento correcto, empaquetado de contenedores, reequilibrio y desmantelamiento de recursos infrautilizados
- Establecer y rastrear SLOs y KPIs relacionados con la capacidad (objetivos de utilización, tiempos de entrega, umbrales de margen)
- Representar la planificación de capacidad en los ciclos de adquisición y presupuesto, proporcionando recomendaciones basadas en datos para la adquisición de hardware
- Impulsar revisiones trimestrales y anuales de capacidad, presentando riesgos y oportunidades a la alta dirección
CALIFICACIONES MÍNIMAS
- 8+ años de experiencia en ingeniería de infraestructura, planificación de capacidad, SRE o una disciplina relacionada
- Experiencia en planificación de capacidad a hiperescala o en infraestructura empresarial grande
- Experiencia demostrada en la previsión de la demanda de infraestructura y su traducción en planes de suministro accionables
- Sólidas habilidades analíticas: comodidad trabajando con grandes conjuntos de datos, construyendo modelos y extrayendo conclusiones de datos de utilización y rendimiento
- Experiencia en la aplicación de técnicas de IA/ML a problemas operativos o de infraestructura: detección de anomalías, previsión de demanda, análisis de tendencias o similar
- Capacidad para construir paneles y herramientas asistidos por IA que conviertan datos brutos de infraestructura en información procesable
- Sólida comprensión de los conceptos de infraestructura de cómputo: virtualización, contenedores, orquestación (Kubernetes), bare metal, programación de recursos
- Capacidad para comunicar compensaciones técnicas complejas tanto a equipos de ingeniería como a partes interesadas no técnicas
- Autodirigido y cómodo operando con ambigüedad: usted define el proceso, no solo lo sigue
CALIFICACIONES PREFERIDAS
- Experiencia práctica con LLMs, asistentes de codificación de IA o IA generativa para la productividad de ingeniería
- Familiaridad con la adquisición de infraestructura y la gestión del ciclo de vida del hardware
- Exposición a métodos de previsión de series temporales (estadísticos o basados en ML)
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