DevOps Engineer
Summary
You’ll design and run Kubernetes clusters, automate cloud infrastructure with Terraform, and set up monitoring to keep an AI analytics platform reliable and scalable for enterprise users.
Azienda: Nebuly
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Nebuly è la piattaforma di user analytics per agenti AI enterprise. Aiutiamo le organizzazioni a capire cosa chiedono davvero i loro utenti all’AI che hanno deployato, analizzando le conversazioni su larga scala. Siamo un team di 13 persone con sede a Torino e New York, in forte crescita, con un piano che ci porterà a 20 entro fine anno.
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IL RUOLO
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Gestirai l’intera infrastruttura cloud e i processi di delivery continua per sistemi AI e applicativi in produzione, garantendo affidabilità, osservabilità e scalabilità della piattaforma.
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COSA FARAI
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● Progetterai e manterrai cluster Kubernetes per il deploy e l’orchestrazione di servizi AI e applicativi in ambiente cloud.
● Gestirai infrastruttura come codice con Terraform su uno o più cloud provider tra AWS, Azure e GCP.
● Configurerai e opererai stack di monitoring e alerting (Grafana e strumenti correlati) per garantire osservabilità in produzione.
● Gestirai incidenti in produzione: triage, risoluzione, post-mortem e implementazione di misure preventive.
● Collaborerai con il team di engineering per definire pipeline CI/CD e pratiche di delivery sicure e riproducibili.
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CONTESTO TECNICO
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● Strumenti principali: Kubernetes, Terraform, Grafana.
● Ambiente cloud: AWS, Azure o GCP (almeno uno in uso attivo).
● Ambiente operativo: infrastruttura distribuita a supporto di workload AI e applicativi enterprise.
● Vincoli distintivi: alta disponibilità, incident management strutturato, team distribuito.
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CHI CERCHIAMO
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REQUISITI ESSENZIALI
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● Padronanza operativa di Kubernetes in ambienti di produzione: deploy, scaling, troubleshooting.
● Esperienza concreta con Terraform per la gestione di infrastruttura come codice.
● Confidenza con almeno un cloud provider tra AWS, Azure e GCP a livello operativo.
● Capacità di gestire incidenti in produzione in autonomia: diagnosi, escalation, risoluzione e documentazione.
● Familiarità con strumenti di monitoring e alerting per ambienti distribuiti.
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REQUISITI PREFERENZIALI
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● Esperienza in contesti con workload AI o ML in produzione.
● Conoscenza di pratiche di security per infrastrutture cloud (IAM, secrets management, network policies).
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COSA OFFRIAMO
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● Sede: Torino, con modalità ibrida (2 giorni in presenza a settimana).
● Retribuzione: RAL tra 50.000 e 60.000 euro, in base all’esperienza e alle competenze.
● Bonus: performance bonus annuale aggiuntivo.
● Processo di selezione interamente online: screening Stema → test logica (30 min) → intervista tecnica (1,5h), di cui una parte in inglese → intervista approfondita.