DevOps Engineer – AWS
Summary
Designs and implements AWS infrastructure for a consulting software house: builds infrastructure-as-code with Terraform, CI/CD pipelines in GitLab, container orchestration with Docker/ECS/EKS, and monitoring/alerting with OpenTelemetry. Also uses Python, SQL, and ETL processes across AWS data services. On-site in Rome.
Software Inside S.r.l. è una Software House italiana che opera dal 2016 come società di consulenza nei settori Bancario & Finanza, Cyber Security, Telecomunicazioni, Energy & Utilities.
Ci collochiamo nel settore dell'Information Technology proponendoci come obiettivo quello di fornire una vasta gamma di prodotti, servizi e soluzioni nelle aree più strategiche per l'impresa, come: Infrastrutture IT, Content Management, ERP, Business Intelligence, CRM, Web Applications.
Posizione
Siamo alla ricerca di 2 DevOps Engineer con focus AWS da inserire in un team strutturato.
Le risorse si occuperanno della progettazione e implementazione di infrastrutture su AWS, dello sviluppo e manutenzione dell'infrastruttura come codice tramite Terraform e della realizzazione e ottimizzazione di pipeline CI/CD per automatizzare i processi di build, test e deploy.
Si occuperanno inoltre della gestione di ambienti containerizzati e della relativa orchestrazione tramite tecnologie quali Docker, Amazon ECS ed EKS/Kubernetes, oltre che dell'implementazione di soluzioni di monitoring, logging e alerting.
RAL: 25.000 – 35.000 € annui, commisurata all’esperienza.
Requisiti
- Esperienza nella progettazione e gestione di infrastrutture AWS
- Esperienza DevOps su GitLab e gestione di pipeline CI/CD
- Conoscenza di Terraform/OpenTofu e AWS CloudFormation
- Buona conoscenza di Python e SQL, con conoscenza dei processi ETL
- Conoscenza dei principali servizi AWS: IAM, Lambda, Athena, Glue, RDS, EC2, S3, MWAA/Airflow e Step Functions
- Conoscenza di Docker e Kubernetes/EKS
- Esperienza con strumenti di monitoring e observability, in particolare OpenTelemetry
- Conoscenza delle best practice di sicurezza in ambito IAM, gestione dei segreti e hardening
Nice to have: conoscenza di processi di Data Quality/Great Expectations e dei concetti base relativi al lifecycle dei modelli di Machine Learning.
Altre informazioni
- Una predisposizione all’auto-apprendimento ed autonomia nell’attività lavorativa
- Metodicità nello svolgimento del proprio lavoro
- Pensiero critico riguardante ciò che si sta progettando e ciò ad esso collegato
- Capacità di lavorare in team, buone capacità comunicative, attitudine al problem-solving