AWS CloudOps Engineer

Jesteśmy RST Software. Od ponad 25 lat pomagamy firmom rozwijać produkty cyfrowe, modernizować istniejące systemy i wdrażać nowe rozwiązania technologiczne. Współpracujemy z klientami z całego świata, tworząc software dopasowany do realnych potrzeb biznesowych. Aktualnie szukamy doświadczonego AWS Cloud Engineer, który dołączy do projektów łączących technologie AWS z rozwiązaniami opartymi o GenAI.

• Minimum 5 lat doświadczenia w pracy z chmurą lub architekturą systemów
• Bardzo dobra, praktyczna znajomość AWS: ECS/EKS, Lambda, S3, API Gateway, RDS, DynamoDB, SQS/SNS, EventBridge, VPC, CloudWatch
• Solidne doświadczenie z Terraformem (IaC), pisanym samodzielnie
• Praktyczna znajomość Pythona, w tym kod produkcyjny i skrypty
• Znajomość Docker oraz orkiestracji kontenerów (ECS i/lub EKS)
• Doświadczenie z REST API, architekturą mikroserwisów i systemami event-driven
• Umiejętność troubleshootingu cross-layer: logi aplikacji, metryki infrastruktury, distributed traces
• Obsługa narzędzi observability: CloudWatch, OpenSearch, Prometheus, Grafana, Datadog lub podobnych
• Umiejętność komunikacji z technicznymi i nietechnicznymi osobami po stronie klienta
• Znajomość języka angielskiego i polskiego na poziomie B2/C1

Mile widziane:

• Projekty z wykorzystaniem GenAI: LLM, RAG, agenty AI, vector DB (np. pgvector, OpenSearch, Pinecone)
• Doświadczenie z AWS Bedrock lub SageMaker
• Znajomość wzorca RAG — indeksowanie danych, wybór bazy wektorowej, ocena jakości odpowiedzi
• Certyfikat AWS Certified Solutions Architect – Professional
• Dodatkowe certyfikaty AWS lub DevOps (DevOps Engineer, Security, SysOps)
• Doświadczenie w regulowanych środowiskach lub systemach wysokiej dostępności
• Doświadczenie z distributed tracing (OpenTelemetry, X-Ray)

• Projektowanie i wdrażanie rozwiązań na AWS, od pilotaży po systemy produkcyjne
• Budowa i utrzymanie infrastruktury przy użyciu Terraform / CloudFormation / AWS CDK
• Pisanie kodu w Python: skrypty, Lambdy, serwisy, code review
• Projektowanie i poprawa pipeline’ów CI/CD (np. GitHub Actions, GitLab CI/CD, Bitbucket Pipelines)
• Dbanie o bezpieczeństwo, koszty i jakość rozwiązań (IAM, secrets, monitorowanie)
• Hands-on debugging i troubleshooting w produkcyjnych środowiskach AWS
• Bezpośrednia praca z klientem, zarówno technicznym, jak i biznesowym
• Budowa rozwiązań wykorzystujących GenAI (np. Bedrock, modele LLM, RAG, bazy wektorowe)
• Wspieranie klienta w identyfikacji zastosowań AI