Infrastructure-/SRE-Engineer

Stelle nicht auf LinkedIn

🔥 vor 1 Stunde

🌐 Kanada, Polen, +1 weitere Länder – Remote

🇨🇦 Kanada – Remote 🇵🇱 Polen – Remote 🇩🇪 Deutschland – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

⛑ DevOps- und Site Reliability Engineer (SRE)

👻 Geisterscore 10%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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Modaxo

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1001 - 5000 Mitarbeiter

🚗 Transport

☁️ SaaS

🤝 B2B

Transport • SaaS • B2B

Modaxo ist ein weltweit tätiger Aufkäufer und Betreiber von Softwareunternehmen für vertikale Märkte, die den Personenverkehr unterstützen. Das Unternehmen bietet Transport-fokussierten Softwareunternehmen ein dauerhaftes, langfristiges Zuhause und stellt finanzielle Unterstützung, kollaborative Autonomie und eine Menschen-zuerst-Kultur bereit, während Marken und Teams unabhängig bleiben. Das Portfolio von Modaxo umfasst Software für Busse, Bahnen, Bedarfsverkehr, Taxis, Privatfahrzeuge und Luftfahrt. Das Unternehmen konzentriert sich auf die Skalierung von Lösungen, die die Planung, Zahlungen, Sicherheit und betriebliche Effizienz im öffentlichen und kommerziellen Transportwesen verbessern.

Beschreibung

• Cloud-Landing-Zones, Infrastructure as Code und Kubernetes-Grundlagen aufbauen und verantworten • CI/CD als schnelles, sicheres und reproduzierbares Produkt für die Softwarebereitstellung verantworten • Operativen Aufwand automatisieren und Betriebswissen in Tools und Runbooks überführen • Observability durch Metriken, Logs, Traces, SLOs und Alerting etablieren • Rufbereitschaft und Incident Response einrichten und kontinuierlich weiterentwickeln • Verbesserungen der Zuverlässigkeit aus Postmortems ableiten und vorantreiben • Deployments in Cloud- sowie kundenseitig verwaltete Umgebungen unterstützen • Versions- und Konfigurationsabweichungen verwalten • Kosten und Kapazitäten optimieren, auch für AI-Workloads • Mit Produktteams und Kunden zusammenarbeiten, um Ergebnisse und Zielerreichung zu validieren • Aufgaben nach ihrem Wert priorisieren und diesen mit dem kleinsten sinnvollen Umsetzungsschritt nachweisen • Auswirkungen instrumentieren und messen, damit belastbare Erkenntnisse die Entscheidungen zur Bereitstellung bestimmen • Automatisierte QA, Tests, Quality Gates und Regressionsprüfungen in die Delivery-Pipeline integrieren • Eine Kultur der Rufbereitschaft und Zuverlässigkeit etablieren und das wachsende Team als Mentor unterstützen • Technische Exzellenz, konsequente Kundenorientierung und pragmatische Umsetzung fördern • Mit Produktteams im gesamten Portfolio zusammenarbeiten, die ihre Roadmaps eigenverantwortlich steuern • Als Teil eines kleinen, erfahrenen Gründungsteams an den Head of AI Platform Engineering berichten

🎯 Anforderungen

• Nachweisbare Erfahrung im Aufbau und Betrieb produktiver Cloud-Infrastrukturen sowie in der Verantwortung für deren Zuverlässigkeit • Erfahrung damit, den Betrieb als Engineering-Aufgabe und nicht als ticketgetriebenen Support zu verstehen • Erfahrung mit echter Rufbereitschaft für selbst entwickelte Systeme • Klare Kommunikation mit Engineers, Produktpartnern und Kunden • Ergebnis- und wertorientierte, pragmatische Entscheidungsfindung • Kubernetes und Infrastructure as Code im Produktivbetrieb sind von Vorteil • Azure Landing Zones, Netzwerke und Identitätsmanagement sind von Vorteil • Erfahrung mit der Bereitstellung von Software in kundenseitig verwalteten Umgebungen ist von Vorteil • Erfahrung mit der Bereitstellung in regulierten oder eingeschränkten Umgebungen ist von Vorteil • Erfahrung in der Kostenoptimierung für GPUs oder andere kostenintensive Rechenressourcen ist von Vorteil • Sicherer Umgang mit Python, C#/.NET oder Go für Tools und Automatisierung ist von Vorteil • Erfahrung im System- und Plattformdesign sowie gutes Urteilsvermögen bei Abwägungen sind von Vorteil • Erfahrung mit Software und Zuverlässigkeit, Sicherheit und Integrationen auf Enterprise-Niveau ist von Vorteil • Produktiver Einsatz von KI-Coding-Assistenten sowie gutes Urteilsvermögen bei der Überprüfung ihrer Ergebnisse sind von Vorteil

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