Auf einen Blick
Baue und scale Roboflow's Cloud Infrastructure auf Kubernetes und AWS/GCP, mit Fokus auf Reliability, Security und AI-accelerated Engineering.
💰 ~$130.000–180.000/Jahr (geschätzt)
📊 Mid-Level
🕒 Vollzeit
🌍 Remote
🗺️ Americas
- Production Kubernetes Erfahrung
- Infrastructure-as-Code (Terraform, Helm) Proficiency
- AWS und/oder GCP Erfahrung
- Python und Node.js Development Skills
Kubernetes
AWS
GCP
Terraform
Python
Node.js
Docker
CI/CD
Gehalt geschätzt anhand Mid-Level Infrastructure Engineer bei VC-backed Startup mit ML/CV Focus. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- DevOps/Infrastructure Engineers mit Kubernetes Expertise
- Full-Stack Engineers transitioning zu Infrastructure
- AI-Native Engineers mit Cloud Architecture Interest
- Hands-On Tech Builders in Hyper-Growth Environments
🚫 Weniger geeignet
- Kandidaten ohne Production Kubernetes Erfahrung
- Rollen erfordernd nur High-Level Architecture (kein Hands-On)
- Kandidaten uncomfortable mit AI Tools und Fast Context-Switching
💡 Gut zu wissen
- Starker Fokus auf AI-Native Engineering (Claude, AI Tools für Code/Security)
- Wearing Multiple Hats erforderlich: Infra, Development, Security
- Startup Autonomy: High-Impact work, aber schnelle Prioritäten-Changes
- ML/Big Data Ops sind kritisch für diesen Stack
Über das Unternehmen
Roboflow macht die Welt programmierbar durch Computer Vision. Das Unternehmen hat über 1 Million Entwickler, einschließlich der Hälfte der Fortune 100, mit Machine Learning Open Source und Hosted Tools unterstützt. Roboflow wurde von Y Combinator, Google Ventures und Craft Ventures unterstützt.
Deine Aufgaben
- Securing, Scaling und Maintaining Core Infrastructure das unser Produkt powert
- Arbeit mit Cloud Architecture, Databases, File Storage, Search Clusters, Microservices und ML Pipelines
- Enge Zusammenarbeit mit Product Team und Cross-Company Collaboration
- Balance zwischen Rapid Delivery, High Reliability und Robust Security
- Wearing Multiple Hats: Infrastructure Engineer, Developer, Security Analyst
- Context-Switching zwischen Critical Challenges
- AI-Native: Using AI to Accelerate Code Writing, Bug Fixing, Security Analysis
Deine Voraussetzungen
- Production Erfahrung mit Kubernetes: Building und Managing Containerized Applications at Scale
- Infrastructure-as-Code (IaC): Terraform, Helm Charts, Bash Scripting, Python
- Scale & Site Reliability: Operating Large-Scale Applications in AWS und/oder GCP
- Development Skills: Node.js und Python Proficiency
- ML/Big Data Ops: Experience mit GPUs, Docker, Kubernetes, PyTorch/Tensorflow
- CI/CD Automation: GitHub Actions oder Spacelift
- Pragmatic Security: Cloud Operations Security Best Practices
Benefits
Remote Flexible Location (NY, SF oder Fully Remote), Startup Autonomy, High-Impact Work, Learning Culture.
