Senior Site Reliability Engineer

🔥 vor 51 Minuten

🇪🇺 Europa – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

⛑ DevOps- und Site Reliability Engineer (SRE)

👻 Geisterscore 12%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.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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Parasail

WebsiteLinkedInAlle Stellen

11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2023

☁️ SaaS

💰 €10.000.000 Seed im 2025-05

SaaS

Parasail ist eine Cloud-Plattform, die Inference-Infrastruktur für AI-native Start-ups bereitstellt. Der Fokus liegt auf dem produktiven Betrieb von Open-Source- und spezialisierten Modellen. Parasail bietet ein globales Netzwerk von Rechenzentren mit aktueller Hardware, optimierte Endpoints und eine einheitliche API für die Bereitstellung beliebiger Modelle – einschließlich Fine-Tunes und Hugging-Face-Modellen. Zu den Vorteilen zählen hohe Zuverlässigkeit und Performance, flexible Skalierbarkeit, Kosteneffizienz (bis zu 30× günstiger als ältere Cloud-Plattformen), Zugriff auf Frontier-Modelle ab Tag 0, verlustfreie Standardeinstellungen, individuell anpassbare Kompromisse zwischen Geschwindigkeit und Qualität, flexible Abrechnung nach tatsächlicher Nutzung sowie dedizierter Engineering-Support mit kurzen Reaktionszeiten. Kund:innen nutzen Parasail für High-Throughput-Inference, Batch Processing und die produktive Bereitstellung von LLMs und multimodalen Modellen – etwa für Vision, Voice, OCR, Reranking und Retrieval.

Beschreibung

• Aufbau und Weiterentwicklung der Kubernetes-Infrastruktur für Bereitstellung, Networking, Storage und Service-Deployment über verschiedene Provider und Regionen hinweg • Entwicklung von Isolations-, Failover- und Wiederherstellungsmechanismen, um die Auswirkungen von Hardware- und Infrastrukturausfällen zu reduzieren • Automatisierung von Kapazitätserweiterungen, Deployments und Wartungsarbeiten • Entwicklung von Observability- und Diagnosefunktionen, um Engpässe sichtbar zu machen und Ausfälle frühzeitig zu erkennen • Reaktion auf Incidents, Ermittlung der Ursachen und Verbesserung der Systeme auf Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse • Verbesserung von Plattformleistung, Auslastung, Sicherheit und Zuverlässigkeit bei wachsendem Bedarf an Inferenz • Direkte Zusammenarbeit mit Infrastructure-, Platform- und Inference Engineers in einer Organisation mit flachen Hierarchien

🎯 Anforderungen

• Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Produktionsinfrastrukturen oder verteilten Systemen mit echter Verantwortung für deren Zuverlässigkeit • Sehr gute Linux-Grundlagen • Praktische Kenntnisse in den Bereichen Networking, Storage und Container • Praktische Erfahrung im Betrieb von Kubernetes in Produktionsumgebungen • Fähigkeit, wartbare Software und Automatisierungslösungen zur Behebung von Infrastrukturproblemen zu entwickeln • Systematisches Vorgehen bei der Fehlersuche über die Grenzen von Anwendung, Cluster, Netzwerk und Hardware hinweg • Gutes Urteilsvermögen hinsichtlich der Frage, wann schnelles Handeln, Vereinfachung und die Priorisierung von Zuverlässigkeit angebracht sind • Eigeninitiative, um Probleme von der Untersuchung bis zur Implementierung zu bearbeiten, sowie Freude an der Zusammenarbeit im Team • Von Vorteil: Erfahrung mit Multi-Region-, Multi-Provider- oder Bare-Metal-Infrastrukturen • Von Vorteil: Kenntnisse in den Bereichen GPUs, Model Serving, vLLM oder SGLang • Von Vorteil: Erfahrung mit Infrastructure as Code, CI/CD, Observability oder automatisierter Wiederherstellung • Von Vorteil: Erfahrung im Aufbau hochverfügbarer Services, mandantenfähiger Plattformen oder verteilter Datensysteme

🏖️ Vorteile

• Verantwortung und Gestaltungsspielraum, um die Skalierung der globalen Inference Cloud von Parasail mitzugestalten • Maßgeblicher Einfluss auf Architekturentscheidungen und direkte Wirkung in der Produktionsumgebung • Enge Zusammenarbeit mit Hardware, tiefgehende Arbeit an verteilten Systemen und Austausch mit Inference Engineers • Möglichkeit, die Grundlage für die nächste Entwicklungsstufe der AI-Infrastruktur mit aufzubauen