Auf einen Blick
DevOps Engineer mit Customer-Focus bei Open-Source Observability Startup. Du wirst Production Kubernetes/OpenTelemetry Issues debuggen, Observability-at-Scale Solutions bauen und Customer Engineering Function aufbauen.
💰 $60.000–100.000/Jahr
📊 Mid-Level
🕒 Vollzeit
🌍 Remote
🗺️ APAC
- 3+ Jahre DevOps/SRE mit Production Systems
- Kubernetes Expertise
- OpenTelemetry Knowledge
- Programmier-Skills (Go/Python/JavaScript)
Kubernetes
DevOps
OpenTelemetry
Go
Python
AWS/GCP/Azure
ClickHouse
Observability Tools
✅ Geeignet für
- DevOps Engineers mit Customer-Affinität
- SREs transitioning to Open Source
- Kubernetes + Observability Specialists
🚫 Weniger geeignet
- Pure Infrastructure-Only DevOps (ohne Customer)
- Fresh-out-of-college Candidates
- Traditional OPS-only Background ohne Engineering
💡 Gut zu wissen
- Nicht typischer DevOps-Rolle: Customer Interaction ist zentral
- Vollständig Remote
- India-Based Position
- Community Engagement und OSS Contributions sind Kern
Über das Unternehmen
SigNoz ist ein globales Open-Source Projekt mit 50+ Länder-Präsenz. Observability-Plattform, die Engineers hilft ihre Anwendungen zu monitoren und zu debuggen. 26.000+ GitHub Stars, 7.000+ Slack-Community Members, 200+ Contributors. Backed von Y Combinator und Top VCs.
Deine Aufgaben
- Nicht-Standard DevOps: Direct Customer und Platform Team Interaction erforderlich
- Technical Problem-Solving: Debugging von OpenTelemetry Instrumentation Issues, ClickHouse Performance Optimization, Kubernetes Deployments Troubleshoot, Observability-at-Scale Solutions
- Customer-Focused mit Engineering-Mindset: Direct Work mit Platform Teams und SREs
- Infrastructure und Automation bauen: Tooling, Automation und Processes für Customers und interne Teams
- Customer Engineering Function scaling: Building foundation für Scale
- Community Engagement: Contribution zu OSS, Technische Diskussionen, Hilfe für andere Engineers
Deine Voraussetzungen
- 3+ Jahre DevOps, Platform Engineering oder SRE mit Production Systems at Scale
- Strong Learning Skills: Schnelle neue Tech-Adoption und Deep Dives
- Hands-On Observability Tools Erfahrung (SigNoz, Grafana, Prometheus, DataDog, etc.)
- Production Kubernetes: Cluster Management, Deployment Troubleshooting, Networking, Storage
- OpenTelemetry Knowledge: Instrumentation, Collectors, Distributed Tracing
- Programming Skills: Go, Python oder JavaScript lesen und debuggen
- Cloud Platform Expertise: AWS, GCP, Azure mit Infrastructure Automation
- Customer-Engineering Mindset: Enjoyment beim Helfen von anderen Engineers
