Wymagania

Technologie wymagane

Google Cloud Platform

AWS

Azure

Terraform

Ansible

GitHub Actions

Jenkins

ArgoCD

Docker

Kubernetes

Nasze wymagania

• Min. 5 lat doświadczenia w Infrastructure/ DevOps / administracji systemami / SRE, a także doświadczenie w prowadzeniu zespołu w roli lidera.
• Doświadczenie w chmurze – najlepiej w Google Cloud Platform, ale jeśli znasz AWS lub Azure, też się odnajdziesz.
• Osoba, która potrafi zaprojektować, utrzymać i rozwijać środowiska serwerowe, sieciowe i systemowe
• Pasja w automatyzacji – z praktyką w Terraform / Ansible (IaC) i pasją do upraszczania tego, co inni robią ręcznie.
• Techniczny lider, który potrafi wyznaczać kierunki, wspierać zespół, rozwijać kompetencje i dbać o jakość każdego wdrożenia.
• Entuzjasta CI/CD i konteneryzacji – znającego GitHub Actions, Jenkins, ArgoCD, Docker, Kubernetes, który potrafi optymalizować pipeline’y i środowiska produkcyjne.
• Osoba z mindsetem proaktywności i nowoczesności – takiej, która reaguje, dba o bezpieczeństwo, skalowalność i chętnie testuje narzędzia AI 🤖

Twój zakres obowiązków

• Projektowanie, rozwój i utrzymanie infrastruktury chmurowej Google Cloud Platform.
• Utrzymanie i rozwój infrastruktury serwerowej, sieciowej oraz systemowej (zarządzanie dostępami, backupami, aktualizacjami, konfiguracjami).
• Współpraca z zespołami IT w zakresie utrzymania infrastruktury krytycznej dla działania organizacji.
• Monitorowanie stanu usług oraz proaktywne reagowanie na incydenty w środowisku produkcyjnym i testowym.
• Wdrażanie, monitorowanie i optymalizacja pipeline’ów CI/CD (GitHub Actions, Jenkins, ArgoCD).
• Zarządzanie aplikacjami kontenerowymi (Docker, Kubernetes).
• Automatyzacja procesów z użyciem narzędzi Terraform / Ansible (Infrastructure as Code).
• Monitorowanie systemów i szybkie reagowanie na alerty (Prometheus, Grafana, Loki).
• Wdrażanie dobrych praktyk z zakresu bezpieczeństwa, high availability i skalowalności.
• Kierowanie zespołem – wyznaczanie priorytetów, mentoring członków zespołu, rozwój kompetencji, dbanie o efektywną współpracę oraz utrzymanie wysokich standardów jakości technicznej.
• Wdrażanie dobrych praktyk i wykorzystywanie najnowszych narzędzi AI w codziennej pracy.