États-Unis
B&A
Code and Theory
Ingénieur principal, Infrastructure Cloud (US)
États-Unis
San Francisco, California, United States · New York, New York, United States · Austin, Texas, United States
AWSGCPKubernetesTerraform
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Code and Theory recherche un ingénieur cloud senior qui souhaite prendre en charge le cycle de vie technique complet des déploiements clients d'entreprise — de l'évaluation de l'infrastructure existante d'un client et de la conception de l'architecture d'intégration, au provisionnement de l'environnement et à son maintien en production. Il s'agit d'un rôle pratique qui nécessite également un réel engagement client : vous participerez à des sessions de travail techniques, travaillerez directement avec les équipes DevOps du client et serez la personne qui traduira les exigences de sécurité et de conformité en décisions d'infrastructure concrètes.
The Machine est le système d'exploitation agentiel pour le marketing, créé par Code and Theory. Il se connecte aux outils utilisés par les équipes marketing et transforme les flux de travail déconnectés en un système intelligent unique, reliant la stratégie de marque, la production créative et la performance médiatique. The Machine contribue à alimenter les agences du réseau Stagwell et les marques leaders mondiales.
VOTRE MISSION
- Évaluer l'infrastructure cloud, la pile de données et le périmètre de sécurité de chaque client avant le début de la construction — traduire les conclusions en un plan d'intégration concret
- Concevoir et provisionner les environnements clients à l'aide de Terraform — réseau, IAM, orchestration de conteneurs, gestion de stockage géré et gestion des secrets sur GCP, AWS ou Azure selon le client
- Déployer et exploiter des pods d'inférence LLM dans les environnements cloud clients — gérer l'intégration API, les limites de débit, la latence et la gestion des défaillances sans nécessiter de data scientist
- Construire et maintenir des couches d'intégration qui connectent les sources de données clients à la couche IA — vous possédez la tuyauterie qui rend l'inférence utile ; l'équipe de science des données possède ce qui fonctionne dessus
- Déployer et maintenir des charges de travail conteneurisées via Helm — orchestration, workers ETL et pods d'inférence IA fonctionnant à l'intérieur du périmètre cloud du client
- Gérer les déploiements de pipelines de données de bout en bout — planification, pagination, logique de nouvelle tentative et gestion des limites de débit par rapport aux passerelles API clients
- Gérer des jobs ETL distribués à grande échelle — aplatissement JSON, application de schémas et livraison de sorties structurées
- Appliquer les exigences de résidence des données — les données brutes restent à l'intérieur de l'environnement du client, seule la sortie structurée quitte notre infrastructure partagée
- Servir de contact technique principal pour les équipes DevOps et d'infrastructure de chaque client tout au long de la mission
- Mener des sessions de travail techniques avec les équipes clients — valider les configurations, confirmer les modèles IAM et d'identification, examiner les spécifications des clusters avant le déploiement
- Trier et résoudre les défaillances de pipelines et d'infrastructure sur plusieurs environnements clients simultanément
- Implémenter des normes de sécurité des conteneurs — exécution non root, systèmes de fichiers en lecture seule, hachages d'intégrité au démarrage, protection contre les altérations
- Encadrer les ingénieurs juniors et intermédiaires et contribuer à des modèles d'implémentation dans le playbook partagé après chaque mission client
CE DONT VOUS AVEZ BESOIN
- 6+ années d'expérience en ingénierie cloud — expérience de production sur au moins deux des plateformes GCP, AWS ou Azure, et volonté d'opérer sur les trois selon l'environnement client
- Expérience approfondie de Terraform — vous avez provisionné des infrastructures de production multi-environnements et multi-locataires à partir de zéro, pas seulement appliqué des configurations existantes
- À l'aise avec Kubernetes et Helm en production — déploiement, débogage, mise à l'échelle et sécurisation des charges de travail conteneurisées, pas seulement leur exécution
- Avoir géré des pipelines de données en production — vous savez ce qui casse, comment récupérer, et comment construire une logique de nouvelle tentative et de backoff qui tient réellement la route
- Expérience pratique du traitement distribué à grande échelle — pas seulement des connaissances théoriques
- Expérience d'intégration d'entreprise API — OAuth 2.0, gestion des clés API, limitation de débit, passerelles API — de bout en bout
- Solides fondamentaux de sécurité — durcissement des conteneurs, gestion des identifiants et application de la résidence des données dans des environnements où cela compte réellement
- Avoir travaillé directement avec les équipes d'ingénierie clients ou utilisateurs — à l'aise pour mener des conversations techniques avec les équipes DevOps et d'infrastructure d'entreprise, pas seulement pour les soutenir
- Vous écrivez les choses — guides d'exploitation, notes d'intégration, contributions au playbook. Le prochain ingénieur devrait pouvoir exploiter ce que vous avez construit
- Expérience pratique de l'intégration de APIs d'inférence LLM (Anthropic, OpenAI, ou équivalent) dans des pipelines de production — pas en tant qu'utilisateur final, mais en intégrant l'inférence dans des systèmes qui fonctionnent à grande échelle dans des environnements clients réels
ATOUTS
- Expérience avec :
- L'infrastructure d'inférence LLM
- Les piles technologiques marketing (DAM, CDP, CRM)
- Les environnements clients multi-locataires
- Une certification cloud (Architecte de Solutions AWS, Architecte Cloud Professionnel GCP, ou équivalent Azure)
- Expérience en agence, conseil ou entreprise de produits servant plusieurs clients d'entreprise simultanément
À PROPOS DE NOUS
Né en 2001, Code and Theory est une agence créative axée sur le numérique qui se situe au cœur de la créativité et de la technologie. Nous sommes fiers non seulement de résoudre les problèmes des consommateurs et des entreprises, mais aussi d'aider à établir de nouvelles capacités pour nos clients. Avec une clientèle mondiale de Fortune 100 et de start-ups, nous recherchons les problèmes les plus difficiles à résoudre. Nous avons des équipes réparties en Amérique du Nord, en Amérique du Sud, en Europe et en Asie. Le réseau mondial d'agences Code and Theory est en pleine croissance et comprend Kettle, Instrument, Left Field Labs, Create Group, Current et TrueLogic.
S'efforçant de ne jamais être catalogués, nous travaillons dans toutes les catégories majeures : de la technologie aux biens de consommation, des services financiers au tourisme et à l'hôtellerie, du gouvernement et de l'éducation aux médias et à l'édition. Nous apprécions la collaboration avec nos clients partenaires, y compris, mais sans s'y limiter, Adidas, Amazon, Con Edison, Diageo, EY, J.P. Morgan Chase, Lenovo, Marriott, Mars, Microsoft, Thomson Reuters et TikTok.
Le réseau Code and Theory est composé de près de 2,000 personnes, dont 50% ingénieurs et 50% talents créatifs. Nous sommes toujours à la recherche de personnes intelligentes, motivées et avant-gardistes pour rejoindre notre équipe.
La fourchette de rémunération pour ce poste est de 130,000 $ à 225,000 $ et couvre plusieurs niveaux. Nous sommes ouverts à l'embauche au niveau qui correspond le mieux à l'expérience du candidat idéal. La rémunération réelle est influencée par un large éventail de facteurs, y compris, mais sans s'y limiter, l'ensemble des compétences, le niveau d'expérience, le budget et la localisation.
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