DevOps Engineer
Pubblicato il 23-09-2026 - Stema in Torino
ppNebuly 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. /ppbIl ruolo /b /ppGestirai l'intera infrastruttura cloud e i processi di delivery continua per sistemi AI e applicativi in produzione, garantendo affidabilità, osservabilità e scalabilità della piattaforma. /pulliProgetterai e manterrai cluster Kubernetes per il deploy e l'orchestrazione di servizi AI e applicativi in ambiente cloud. /liliGestirai infrastruttura come codice con Terraform su uno o più cloud provider tra AWS, Azure e GCP. /liliConfigurerai e opererai stack di monitoring e alerting (Grafana e strumenti correlati) per garantire osservabilità in produzione. /liliGestirai incidenti in produzione: triage, risoluzione, post-mortem e implementazione di misure preventive. /liliCollaborerai con il team di engineering per definire pipeline CI/CD e pratiche di delivery sicure e riproducibili. /li /ulpbContesto tecnico /b /pulliAmbiente cloud: AWS, Azure o GCP (almeno uno in uso attivo). /liliAmbiente operativo: infrastruttura distribuita a supporto di workload AI e applicativi enterprise.
/liliVincoli distintivi: alta disponibilità, incident management strutturato, team distribuito. /li /ulpbChi cerchiamo /b /ppRequisiti essenziali /pulliPadronanza operativa di Kubernetes in ambienti di produzione: deploy, scaling, troubleshooting. /liliEsperienza concreta con Terraform per la gestione di infrastruttura come codice. /liliConfidenza con almeno un cloud provider tra AWS, Azure e GCP a livello operativo. /liliCapacità di gestire incidenti in produzione in autonomia: diagnosi, escalation, risoluzione e documentazione. /liliFamiliarità con strumenti di monitoring e alerting per ambienti distribuiti. /li /ulpRequisiti preferenziali /pulliEsperienza in contesti con workload AI o ML in produzione. /liliConoscenza di pratiche di security per infrastrutture cloud (IAM, secrets management, network policies). /liliSede: Torino, con modalità ibrida (2 giorni in presenza a settimana). /liliRetribuzione: RAL tra 50.000 e 60.000 euro, in base all'esperienza e alle competenze. /liliBonus: performance premio annuale aggiuntivo. /liliProcesso di selezione interamente online: screening Stema - test logica (30 min) - intervista tecnica (1,5h), di cui una parte in inglese - intervista approfondita. /li /ul /p #J-18808-Ljbffr