DevOps/基础设施工程师 - enneo GmbH

作为我们的DevOps/平台工程师，您将全面负责我们的基础设施：从Kubernetes集群和裸金属服务器到可观测性流水线和部署自动化：您确保Enneo快速、可靠且能够扩展。这不仅仅是一个‘维护现有系统’的角色。我们正处于基础设施决策影响巨大的阶段。您现在构建的系统将支撑我们下一阶段的增长。您将与工程团队和创始人紧密合作，塑造我们如何运行、部署和监控一切。活动：您将负责的事项：保持系统稳定并使其更高效：您管理并演进我们的生产基础设施：Kubernetes编排、裸金属服务器用于面向客户的工作负载、云服务器用于内部服务。您确保全天候、性能和安全。构建部署流水线：您拥有CI/CD、发布流程和基础设施即代码。您让部署变得无趣——可预测、自动化、可回滚。当生产中出现问题时，您是那个找到问题、解决它并构建系统防止再次发生的人。可观测性与事件响应：您扩展并维护我们的可观测性堆栈（SigNoz）以便团队能够快速调试并发现问题在客户之前。您编排LLM代理以构建仪表板、警报和追踪，让每个人都对运行情况有信心。扩展AI引擎：我们的平台处理大量LLM请求（>10亿个标记每天且持续增长）并依赖OpenClaw进行分析和开发协助。您确保这一层在负载下可靠，优化成本，并帮助团队在AI基础设施上迭代而无需摩擦。自动化一切：我们运行大量基础设施管理通过Python基于的自动化和工具。您将构建、维护和改进这些——并越来越多地利用代理开发模式使我们的运营更智能和自愈。我们增长快——通过点击按钮我们应能如此。塑造堆栈：我们透明地告知我们使用什么——查看我们的完整堆栈stackshare.io/companies/enneo。您将直接参与演进它。要求：必备条件：在Kubernetes上有丰富的实战经验——不仅仅是部署到它，而是管理、排查和扩展自托管集群在生产环境。坚实的Linux系统知识和管理云和裸金属服务器环境的经验。Python编程能力用于自动化、脚本和构建内部工具。这并非可选——Python是我们管理基础设施的方式。熟悉代理开发工作流。您理解如何将AI辅助工具和自动化应用于基础设施工作，并且您已经在使用它。构建和维护CI/CD流水线、基础设施即代码和自动化部署工作流的经验。管理生产和运营数据库的经验——特别是MySQL在冗余/复制设置中的经验。熟悉向量数据库（我们使用Weaviate）是强项。对可观测性的深刻理解：指标、日志、追踪使用OpenTelemetry标准。真正的初创公司心态：您在环境中感到舒适，其中没有一切都被文档化，事情变化快，您的决定有即时、真实的影响。您不等待一个工单——您看到需要发生的事情并立即行动。

必须具备：在Kubernetes上有丰富的实战经验——不仅仅是部署到它，而是管理、排查和扩展自托管集群在生产环境。坚实的Linux系统知识和管理云和裸金属服务器环境的经验。Python编程能力用于自动化、脚本和构建内部工具。这并非可选——Python是我们管理基础设施的方式。熟悉代理开发工作流。您理解如何将AI辅助工具和自动化应用于基础设施工作，并且您已经在使用它。构建和维护CI/CD流水线、基础设施即代码和自动化部署工作流的经验。管理生产和运营数据库的经验——特别是MySQL在冗余/复制设置中的经验。熟悉向量数据库（我们使用Weaviate）是强项。对可观测性的深刻理解：指标、日志、追踪使用OpenTelemetry标准。真正的初创公司心态：您在环境中感到舒适，其中没有一切都被文档化，事情变化快，您的决定有即时、真实的影响。您不等待一个工单——您看到需要发生的事情并立即行动。

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Enneo 是一个AI原生的客户服务平台，自动化跨语音、聊天、电子邮件和消息渠道的客户互动。通过结合现代AI模型与多渠道自动化，我们的平台帮助公司更快、更高效、以更高服务质量处理客户请求。公司于2022年由Dr. Kyung-Hun Ha和Dr. Richard Lohwasser创立，他们之前建立了并退出了neo-utility公司Lition Energy，并在大型公用事业公司中总共花费了25+年时间，将客户服务运营数字化。在亲身体验客户服务的复杂性和缺乏定制解决方案后，他们设法构建了一个平台，该平台围绕AI的可能性和能力设计，真正实现智能自动化。

我们旨在保持流程高效：简介通话（30分钟）：与团队的简短对话，了解彼此，讨论您的背景，回答您关于职位和公司的第一个问题。技术讨论（60分钟）：与工程团队的技术讨论。我们将讨论基础设施主题如Kubernetes操作、生产调试、CI/CD和系统架构。目标是了解您如何思考真实系统，而不是运行算法面试。创始人谈话及现场编程（30-45分钟）：共用办公时间及最终与创始人讨论角色、期望和您如何塑造我们的基础设施作为我们扩展。