Brésil
Pavago
Bain & Company
Ingénieur Staff I, DevOps et Assurance
Brésil
Warsaw, Masovian Voivodeship, Poland · São Paulo, Brazil
AWSKubernetesGo
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DESCRIPTION ET EXIGENCES
POURQUOI NOUS SOMMES UN EXCELLENT LIEU DE TRAVAIL
Nous sommes fiers d'être régulièrement reconnus comme l'un des meilleurs lieux de travail au monde, un champion de la diversité et un modèle de responsabilité sociale. Nous sommes actuellement classés premier cabinet de conseil sur la liste des meilleurs lieux de travail de Glassdoor et nous avons maintenu une place dans le top quatre depuis notre fondation en 2009. Des équipes extraordinaires sont au cœur de notre stratégie commerciale, mais elles ne se forment pas par hasard. Elles nécessitent une attention particulière pour rassembler un large éventail de parcours, de cultures, d'expériences, de perspectives et de compétences dans un environnement de travail solidaire et inclusif. Nous recrutons des personnes dotées d'un talent exceptionnel et créons un environnement dans lequel chaque individu peut s'épanouir professionnellement et personnellement.
AVEC QUI VOUS TRAVAILLEREZ
Vous ferez partie d'une équipe qui développe la suite intégrée d'outils de décision agentiques de Bain, offrant aux grandes organisations une intelligence continue pour leurs décisions de croissance les plus importantes. Ce rôle se situe à une intersection que peu d'organisations peuvent offrir : la profondeur analytique et l'accès aux clients d'un cabinet de conseil de premier plan, l'ambition technique d'une entreprise de produits et un travail d'ingénierie à la frontière de l'IA appliquée.
Vous travaillerez au sein de l'équipe produit permanente de Bain, en développant des logiciels qui aident les plus grandes entreprises mondiales à répondre aux questions qui orientent leur activité : où investir, sur quoi se concentrer et comment gagner. L'impact de ce que vous construisez est direct et immédiat, et la valeur de la plateforme se multiplie à chaque version.
La plateforme se compose de deux couches travaillant ensemble : un noyau agentique et un ensemble de modules de décision, chacun résolvant un problème commercial distinct. Le cycle de développement est connecté au monde réel : à mesure que les équipes de projet travaillent aux côtés des clients dans divers secteurs et zones géographiques, ces retours sont directement transmis à l'ingénierie et intégrés au produit. Chaque engagement client rend la plateforme plus intelligente, plus étendue et plus résiliente.
Il s'agit d'une startup au sein d'une entreprise établie. Vous bénéficiez d'une véritable autonomie dès le début et d'une réelle influence sur l'architecture et l'orientation du produit, soutenue par l'envergure mondiale, les relations clients et l'engagement de la direction de Bain ; le rythme d'une startup avec les ressources d'une entreprise mondiale.
Nous recherchons des ingénieurs DevOps qui savent comment rendre la plateforme plus fiable et résiliente et qui apportent cet instinct à chaque sprint sans qu'on le leur demande, et qui sont à l'aise avec des problèmes pour lesquels il n'existe pas de réponse connue. Le travail implique une infrastructure cloud-native, CI/CD pour une plateforme multi-services, et des problèmes d'observabilité sans solution toute faite. Une expérience dans le support de systèmes agentiques est importante : comment les services backend d'IA et les flux de travail agentiques sont déployés et surveillés, les pipelines d'évaluation et les exigences opérationnelles des charges de travail LLM en production. Il s'agit d'IA appliquée en production, à grande échelle, avec de vrais utilisateurs dépendant de ce que vous construisez. Le domaine évolue rapidement et l'équipe est conçue pour suivre ce rythme, donc la volonté de continuer à apprendre compte autant que ce que vous savez déjà.
OÙ VOUS VOUS SITUEREZ DANS L'ÉQUIPE
L'ingénieur DevOps Senior est responsable de l'infrastructure cloud, des pipelines de déploiement et de l'observabilité de la plateforme pour l'ensemble de la plateforme Growth AI Performance System : la fondation sur laquelle reposent chaque service d'IA, interface produit, pipeline de données et flux de travail agentique. Il s'agit d'un rôle d'ingénierie de plateforme pratique : vous concevrez, provisionnerez et exploiterez l'infrastructure dont dépendent les déploiements clients réels, et vous serez responsable des processus CI/CD et d'ingénierie de version qui permettent à l'équipe d'ingénierie de livrer de manière fiable, sûre et rapide.
DevOps pour une plateforme d'IA a des exigences qui vont au-delà de l'infrastructure logicielle conventionnelle. Vous développerez des outils d'observabilité pour l'exécution agentique, le traçage des flux de travail agentiques en plusieurs étapes, la surveillance de la latence et du coût des API LLM, et la mise en évidence des types de défaillances qui ne deviennent visibles que lorsque les agents interagissent avec des données clients réelles en production. Il s'agit d'un domaine de pointe de l'ingénierie de plateforme, et ce rôle devra le développer et le maîtriser.
Vous travaillerez en étroite collaboration avec l'ingénieur sécurité sur le durcissement de l'infrastructure, la gestion des identités et des accès (IAM), la gestion des secrets et les contrôles de sécurité intégrés dans le pipeline CI/CD. Vous travaillerez avec l'équipe d'ingénierie IA sur la manière dont les services d'IA sont déployés, mis à l'échelle et surveillés. Et vous serez responsable de l'environnement de développement local et de la documentation de déploiement qui maintient la productivité d'une équipe d'ingénierie distribuée mondialement.
Ce rôle est basé à Varsovie ou à São Paulo, au sein d'une équipe de plateforme distribuée mondialement. Vous encadrerez l'ingénieur DevOps de niveau 6, en fournissant une orientation technique sans responsabilité formelle de gestion du personnel, en définissant les normes d'ingénierie de plateforme et en étant la voix technique senior sur les décisions d'architecture d'infrastructure.
CE QUE VOUS FEREZ
CONCEPTION ET PROVISIONNEMENT D'INFRASTRUCTURE
- Concevoir, provisionner et gérer une infrastructure distribuée basée sur le cloud pour la plateforme Growth AI Performance System sur Azure ou AWS (y compris le calcul, le réseau, le stockage, les bases de données gérées, l'orchestration de conteneurs et la gestion des API), en appliquant des pratiques d'infrastructure en tant que code tout au long du processus
- Maintenir une parité totale de l'environnement entre le développement, la pré-production et la production ; s'assurer que l'infrastructure sur laquelle les ingénieurs développent est l'infrastructure sur laquelle les déploiements clients s'exécutent, et que les promotions entre les environnements sont automatisées, auditables et fiables
- Concevoir une infrastructure pour les exigences spécifiques des services de plateforme d'IA : demande de calcul variable et irrégulière pour les appels d'API LLM, exigences de faible latence pour les étapes de flux de travail agentiques, et modèles de stockage et de récupération pour les charges de travail de graphes de connaissances et de bases de données vectorielles
- Travailler avec l'ingénieur sécurité pour s'assurer que l'infrastructure est durcie contre le modèle de menace pertinent pour une plateforme d'IA traitant des données clients d'entreprise : segmentation réseau, IAM, gestion des secrets et contrôles de sécurité intégrés dans l'infrastructure en tant que code
- Se tenir au courant des outils d'infrastructure cloud et des modèles d'infrastructure d'IA ; évaluer et adopter de nouvelles capacités de plateforme qui améliorent la fiabilité, réduisent les coûts ou permettent d'accélérer la vitesse de l'équipe d'ingénierie
CI/CD ET INGÉNIERIE DE VERSION
- Construire et optimiser les pipelines CI/CD pour tous les services de la plateforme Growth AI Performance System (services backend d'IA, applications frontend, pipelines de données et changements d'infrastructure), en intégrant des tests automatisés, une analyse de sécurité et des portes de qualité qui rendent le déploiement sûr et rapide
- Assurer la responsabilité de l'ingénierie de version et du séquençage des déploiements sur toute la plateforme : coordonner les versions entre les services avec des dépendances, gérer les procédures de retour en arrière et s'assurer que les versions de la plateforme et des modules de produit restent alignées en production et dans les environnements orientés client
- Construire et maintenir l'infrastructure en tant que code pour tous les environnements de plateforme en utilisant des outils IaC modernes ; s'assurer que les changements d'infrastructure sont versionnés, examinés et déployés via la même discipline de pipeline que le code d'application
- Maintenir l'environnement de développement local et les outils de développement : documentation d'intégration, configuration des services locaux et infrastructure d'expérience développeur qui maintient la productivité d'une équipe d'ingénierie distribuée mondialement sans friction d'infrastructure
OBSERVABILITÉ ET SURVEILLANCE DE LA PLATEFORME D'IA
- Mettre en œuvre l'observabilité sur tous les services de la plateforme : journalisation structurée, métriques, traçage distribué et alertes qui donnent à l'équipe d'ingénierie une visibilité sur la santé des services, la latence des API, la fiabilité des pipelines et le comportement d'exécution agentique
- Construire des outils d'observabilité spécialisés pour les charges de travail d'IA agentique : traçage de l'exécution des agents en plusieurs étapes, surveillance de l'utilisation et du coût des API LLM, mise en évidence des échecs de passage de contexte et détection des types de défaillances de systèmes agentiques que la surveillance conventionnelle ne capture pas
- Surveiller proactivement les performances de la plateforme : identifier la dégradation avant qu'elle n'affecte les déploiements clients en direct, diagnostiquer les causes profondes sur les services distribués et piloter les améliorations d'ingénierie qui les résolvent
- Définir et maintenir les SLO et les seuils d'alerte pour tous les services de la plateforme ; diriger la réponse aux incidents pour les défaillances d'infrastructure et de plateforme et mener des revues post-incident structurées qui améliorent la fiabilité de la plateforme au fil du temps
À PROPOS DE VOUS
TECHNIQUE
- Solide expérience en ingénierie d'infrastructure cloud sur Azure ou AWS : calcul, réseau, stockage, bases de données gérées, orchestration de conteneurs et gestion des API à l'échelle de la production
- Maîtrise approfondie des outils d'infrastructure en tant que code ; expérience dans le provisionnement et la gestion d'infrastructures cloud complexes et multi-environnements via du code plutôt que par configuration manuelle
- Solide expérience en ingénierie CI/CD : construction et exploitation de pipelines de déploiement pour des plateformes multi-services, y compris les services backend d'IA, les applications frontend et les pipelines de données
- Expérience pratique de Kubernetes : déploiement, exploitation et dépannage de charges de travail conteneurisées dans des environnements de production avec de réelles exigences de latence et de fiabilité
- Expérience dans la construction de l'observabilité pour les systèmes distribués : journalisation structurée, métriques, traçage distribué et alertes utilisant des plateformes d'observabilité modernes ; expertise croissante dans l'observabilité de l'IA et des systèmes agentiques
- Expérience avec les modèles MLOps et d'infrastructure d'IA : comment les services LLM API sont déployés, mis à l'échelle et surveillés ; familiarité avec les exigences d'infrastructure des bases de données vectorielles, des charges de travail de graphes de connaissances et de l'exécution agentique
- Compréhension des exigences de sécurité et de conformité pour les plateformes cloud-native traitant des données clients d'entreprise : IAM, gestion des secrets, sécurité réseau et pratiques DevSecOps qui intègrent la sécurité dans le pipeline de déploiement
- Maîtrise de l'administration Linux et des scripts pour l'automatisation de l'infrastructure ; utilisation disciplinée du contrôle de version pour les bases de code d'infrastructure
- Utilisation active d'outils assistés par IA pour accélérer le développement de l'infrastructure, diagnostiquer les problèmes plus rapidement et développer une expertise en infrastructure d'IA à mesure que la plateforme évolue
EXPÉRIENCE
- 5 ans ou plus dans des rôles d'ingénierie DevOps, d'ingénierie de plateforme ou d'ingénierie de fiabilité de site (SRE) avec une responsabilité pratique de l'infrastructure cloud de production
- Expérience avérée dans la maîtrise de CI/CD et de l'infrastructure pour une plateforme multi-services de bout en bout, non seulement en contribuant aux pipelines, mais en les concevant, en les construisant et en les exploitant avec de réelles exigences de fiabilité
- Une expérience avec MLOps ou l'infrastructure de plateforme d'IA (supportant des services LLM, des systèmes agentiques ou des pipelines ML en production) est un avantage important
- Expérience dans l'encadrement d'ingénieurs juniors et l'établissement de normes d'ingénierie de plateforme au sein d'une équipe
- Expérience de travail dans des environnements agiles, interfonctionnels, de produit ou adjacents au conseil ; solides compétences en dépannage et en réponse aux incidents
- Basé à ou capable de travailler depuis Varsovie ou São Paulo à proximité d'un bureau Bain
FORMATION
- Diplôme d'associé / licence en informatique, ingénierie, mathématiques ou un domaine technique connexe ; ou une combinaison équivalente d'éducation, de formation et d'expérience
INFORMATIONS GÉNÉRALES
Intitulé du poste Ingénieur Staff I, DevOps et Assurance
ID du poste 111327
Domaines de travail Technologie et Ingénierie
Type d'emploi Permanent à temps plein
Lieu(x) São Paulo, Varsovie
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