- Страна
- Грузия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Software Python Engineer (GPU Cloud)
Отличная вакансия в известной международной компании Gcore. Работа с передовыми технологиями (GPU Cloud) и современным стеком делает позицию крайне привлекательной для опытных инженеров.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена необходимостью глубоких знаний не только Python, но и системного программирования, работы с GPU, а также экспертизы в OpenStack и Kubernetes на уровне Senior.
Анализ зарплаты
Предлагаемая роль Senior уровня в Германии или США предполагает зарплату выше среднего по рынку из-за узкой специализации в области GPU и облачной инфраструктуры. В Германии медиана для Senior Python составляет около €85k-95k, в то время как в США (Джорджия) она может достигать $150k-170k.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Gcore уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Gcore и создавайте будущее облачных вычислений на базе GPU — откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
Published time: 2026-08-21
Company name: G-Core Labs (Gcore)
Title: Software Python Engineer (GPU Cloud)
Grades: senior
Job description: Build Python services and APIs that manage the lifecycle of GPU virtual machines and bare-metal servers in Gcore's GPU cloud. You develop provisioning, placement, maintenance, quarantine and recovery workflows, improve how capacity is tracked and scheduled, and integrate new GPU servers into OpenStack and Kubernetes.
Location: Germany or United States (Georgia)
Anywhere: No
Remote: Yes
Forbidden locations: Outside Germany and the United States
Tags:
#python #openstack #kubernetes #gpu #cloud #linux #terraform #ansible #ci_cd #distributed_systems #remote #senior #full_time
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- Linux
- Terraform
- Kubernetes
- CI/CD
- Distributed Systems
- Ansible
- OpenStack
- GPU
Возможные вопросы на собеседовании
Позиция подразумевает работу с жизненным циклом виртуальных машин и bare-metal серверов.
Расскажите о вашем опыте разработки воркфлоу для провижининга и восстановления серверов в облачных средах.
Вакансия требует интеграции новых GPU серверов в OpenStack.
С какими компонентами OpenStack (Nova, Ironic, Placement) вы работали наиболее плотно и как решали задачи кастомного планирования ресурсов?
Работа с GPU облаком требует понимания распределенных систем.
Как бы вы спроектировали систему отслеживания емкости (capacity tracking) для тысяч GPU узлов с учетом различных типов ускорителей?
В стеке указаны Terraform и Ansible.
Опишите ваш подход к управлению конфигурациями и инфраструктурой как кодом (IaC) в условиях динамически меняющегося парка оборудования.
Роль Senior предполагает решение сложных проблем производительности.