Monster Jobs lê cada vaga aberta e diz, de 0 a 100, o match dela com o seu currículo — de graça. Você está vendo esta página sem a parte mais importante dela: a sua.
Pode ser 94. Pode ser 31.
O ponteiro só crava quando lemos o seu currículo. Leva 1 minuto, de graça.
DOSSIÊ MJ-2381 · ACESSO PARCIAL
Senior DevOps Engineer
Acclaim AI · São Paulo, SP
Esta é 1 de 69.026 vagas encontradas nos últimos 30 dias. Nós comparamos todas com o seu currículo — hoje, esta página nem sabe quem você é.
Grátis, sem cartão. Só o seu currículo.
Encontrada há 14 horas
Se candidatar no escuro custa uma noite.
Saber custa um minuto.
A conta que ninguém faz
Você, sozinho, numa noite
~20
vagas abertas e lidas uma a uma — a maioria descartada no terceiro parágrafo, quando o requisito que você não tem finalmente aparece. Dias assim, toda semana.
O Monster Jobs, enquanto isso
69.026
vagas já lidas e entendidas, prontas para ganhar nota contra o seu currículo no momento em que ele chegar. Você não procura mais vaga — recebe as que merecem a sua atenção.
Recrutador faz triagem de candidato.
Aqui, o recrutador é você — de vagas.
Cada uma chega com nota e motivo. Seu único trabalho é dizer sim ou não.
RELATÓRIO DE COMPATIBILIDADE · GERADO POR VAGA, POR PESSOA
Por que essa nota
Para quem tem conta, este bloco explica a nota em português — escrito sobre o seu histórico, não um texto genérico:
O raciocínio da nota é gerado para cada currículo depois do cadastro gratuito.
A seu favor
O que do seu histórico pesa a favor aqui.
O que falta
O que a vaga pede e seu currículo ainda não mostra.
1 minuto: você envia o currículo, nós escrevemos o resto.
Ninguém caça sozinho. Esta vaga foi encontrada por outra pessoa e entrou no acervo de todo mundo. A caça continua enquanto você lê isto — e a sua parte do acervo (69.026 vagas, comparadas com o seu currículo) só passa a existir quando você entra.
O que você decide sobre cada vaga
Cada vaga vira um caso com histórico: candidatei, entrevista, proposta. Estes botões são os reais — só falta a conta.
Descrição da vaga
Requirements:
- Minimum 5 years of experience in a DevOps and/or Site Reliability Engineering role
- Strong hands-on experience with Linux system administration
- Extensive experience deploying, operating, and scaling Kubernetes in both cloud and bare-metal environments
- Deep expertise and practical experience with at least one major cloud provider (preferably Google Cloud Platform)
- Experience with ML inference on GPU/CPU is a strong plus
- Proven experience implementing SRE practices and building observability stacks using Grafana, Prometheus, and Loki
- Strong adherence to GitOps, Infrastructure as Code (IaC), and CI/CD principles
- Advanced expertise in Terraform, Ansible, and Python
- Comfortable working in high-uncertainty environments: we are building a new product, requirements evolve quickly, and the ability to rapidly learn new technologies and patterns is essential
- Proactive mindset: ability to look beyond DevOps tasks and actively debug and understand the product
- Strategic thinking: ability to choose technologies and architectural approaches based on long-term goals rather than short-term compromises
- Deploy, operate, and evolve a microservices-based platform running in Kubernetes clusters across AWS, GCP, and on-prem (Rancher)
- Operate and support GPU-based ML inference services (Triton Inference Server, vLLM) deployed on RunPod, Scaleway, and Nebius
- Build and maintain Docker images for all microservices and ensure a stable service lifecycle
- Maintain and scale development and production Kubernetes clusters, actively participate in deployment debugging, incident investigation, and performance troubleshooting
- Develop, maintain, and evolve custom Helm charts for each service
- Design and operate CI/CD pipelines using GitHub (code and pipelines) and GitLab for on-prem customer deployments
- Ensure platform compliance with SOC 2 requirements and actively contribute to improving security and compliance processes
- Manage cluster access via NetBird VPN, implementing role-based access control using group policies
- Deploy and manage infrastructure using IaC practices with Terraform and Ansible
- Develop and continuously improve observability systems:
- Grafana & Prometheus for metrics
- ELK stack for centralized log storage and analysis
- Continuously optimize infrastructure in the areas of IaC, IAM, Observability, and CI/CD
- Work with a technology stack, including: Python, Kubernetes, Linux, Docker, GitHub CI/CD, PostgreSQL, ClickHouse, Kafka, Superset, Terraform, Ansible
- The team has built award-winning AI products for tech corporations — devices, voice assistants, products that are actually in the world
- Cutting-edge tech stack: Speech Technologies, NLP, Generative AI (LLMs, diffusion models), voice-first agentic architecture with privacy-first and on-premises deployment
- High engineering bar and real ownership — the team cares about what actually works in production, not what looks good in a demo, and you'll see the impact of your work directly
- Fast career progression — a senior-heavy team and a high volume of real problems means you grow faster than you would anywhere else
- Startup pace with enterprise stability — real clients, real revenue, no bureaucracy
- Fully remote
- 21 vacation days + public holidays + 5 sick days
- Private English lessons via Preply
Leu tudo e ficou na dúvida? É exatamente isso que a nota resolve.
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Envie o currículo e pronto. Sem formulário longo, sem questionário, sem teste.
Grátis de verdade
Sem cartão, sem período de teste que expira. Seu currículo só gera as suas notas.
Já tem vaga esperando
69.026 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.