【Job Board】Senior Software Engineer (Kubernetes)

bluetata
领域专家: 云计算技术领域
2023-02-16 14:53:56

THE TEAM
Our senior engineers have been involved since the founding of the company and understand our business better than anyone. We are proud to be building the best team, software and processes and focus on quality without cutting corners. As a 100% remote working team, our engineers are based in more than 20+ locations across the UK and Europe.

THE ROLE
We are looking for Software Engineers with a passion for Kubernetes to join us on an exciting journey as we build the next phase of the Form3 financial cloud SaaS platform. We currently use a cloud-native architecture running containers on AWS ECS and are now working to migrate to Kubernetes and make our platform cloud agnostic.

TECHNICAL ENVIRONMENT
Go, AWS, Kubernetes, TravisCI, Docker, Terraform, Vault, Consul, Linkerd, Redis, Prometheus, Postgres, Elasticsearch, PACT, Github, DevOps, TDD, BDD, Pair Programming

FORM3'S EARLY K8s PLATFORM

Observability: Prometheus & Cortex | CI/CD: Flux | Networking: Cilium | Cloud hosting: EKS, GKE | Messaging: Nats | On-prem infrastructure management: Cloudstack & Digital rebar WHAT WE'RE LOOKING FOR

  • A background in Software Engineering and solid programming experience (preferably with Go but we're flexible on this)
  • Knowledge of Kubernetes inside-out (CKA & CKAD qualifications are a plus)
  • Experience migrating AWS ECS to Kubernetes (ideally)
  • Excitement towards the idea of building the next generation Form3 platform on Kubernetes, helping to solve technical challenges around how to make our platform cloud agnostic and scaleable in order to handle billions of payments

BENEFITS

  • 30 days annual leave plus Bank Holidays
  • Remote friendly environment
  • Remote working equipment allowance
  • Flexible working arrangements
  • Udemy and educational reimbursements
  • Full details are available on our careers page

Form3 appreciates that we all lead different and often really busy lives. We work remotely 100% of the time and many of us work part time. If you’re interested in hearing what different flexible working arrangements may be available, we’d love to chat.

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内容概要:本文围绕“基于电压-电流双闭环DCM模式反激式开关电源仿真研究”展开,整合仿真模型、学术文献与Mathcad计算书,系统探讨了断续导通模式(DCM)下反激式开关电源的工作原理与控制策略。重点构建了电压与电流双闭环控制系统,通过仿真手段深入分析其动态响应、稳态性能及负载调整能力,验证了双闭环结构在提升电源系统稳定性、输出精度以及抗干扰能力方面的显著优势。配套的Mathcad计算书完整呈现了电路参数设计与理论推导过程,增强了研究的可复现性与工程实用价值,为开关电源的设计与优化提供了系统性参考。; 适合人群:电力电子、自动化及相关专业的高校研究生、科研人员及从事开关电源设计与开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握反激式开关电源在DCM模式下的建模与仿真方法;②深入理解电压-电流双闭环控制系统的架构设计与实现逻辑;③应用于新型电源系统的研发、课程设计、科研项目复现与性能优化;④为相关学术论文撰写与实验验证提供理论支持与技术方案。; 阅读建议:建议结合提供的仿真文件、技术文献与Mathcad计算书同步学习,重点关注控制环路的设计思路与参数整定方法,动手搭建并调试仿真模型以深化对系统动态特性的理解,并可根据实际工程需求进行功能拓展与性能优化。
内容概要:本文系统研究了基于SSA、RRT、PRM、Dijkstra等15种智能算法的移动机器人路径规划方法,并提供了完整的Matlab代码实现。文档全面阐述了各类路径规划算法的基本原理、适用场景及技术特点,涵盖从经典图搜索算法到现代群体智能优化算法的广泛应用,重点解决栅格地图环境下的全局与局部路径规划问题,并延伸至无人机三维避障、多机器人协同路径规划等复杂应用场景。通过仿真实验对比不同算法在路径长度、计算效率、避障能力与收敛稳定性等方面的性能表现,深入分析各算法的优势与局限性,为科研工作者和工程技术人员提供一套完整的路径规划技术解决方案与实践参考。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab工具,从事自动化、机器人、人工智能及相关领域的科研人员与工程技术人员,特别适合研究生、科研初学者及参与算法竞赛的开发者; 使用场景及目标:① 实现移动机器人在静态与动态环境中的自主导航与避障;② 解决多无人机系统在三维空间中的协同路径优化问题;③ 支撑学术研究、论文复现、毕业设计与科研项目开发;④ 掌握智能优化算法在路径规划中的建模、实现、参数调优与性能评估全过程; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码与仿真模型同步学习,优先掌握Dijkstra、A*等基础算法的实现机制,再逐步深入RRT、PRM及群智能算法(如SSA)的应用,通过调整地图环境、障碍物分布与算法参数进行多轮实验,从而深刻理解不同算法的适应条件与优化策略。
内容概要:本文围绕基于三电平ANPC(有源中点箝位)拓扑的构网型逆变器,深入研究其在虚拟同步发电机(VSG)控制下的高性能并网策略。通过构建融合双极性倍频脉宽调制(DPWMA)、正负序分离锁相控制与电网电压前馈控制的复合控制体系,系统性地提升了逆变器在稳态电能质量、动态响应能力及电网适应性等方面的综合性能。文章详细分析了ANPC三电平逆变器的拓扑结构优势,包括开关损耗均衡、输出谐波低、中点电位可控性强等特点,并据此提出双闭环控制架构,结合中点电位平衡控制策略,确保系统在复杂工况下的稳定运行。通过Simulink仿真平台对稳态运行、电网不平衡及动态扰动工况进行全面验证,结果表明该控制策略能有效降低并网电流谐波畸变率,提升锁相精度,抑制功率波动,增强系统抗扰能力和动态响应速度。; 适合人群:具备电力电子与电力系统基础知识,从事新能源并网、微电网控制、逆变器研发等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于高比例新能源接入场景下的构网型储能系统并网控制;②解决电网电压不平衡、畸变等非理想工况下的高质量并网难题;③为三电平ANPC-VSG逆变器的双闭环设计与中点电位控制提供仿真建模与优化方案参考; 阅读建议:建议结合文中提供的Simulink仿真模型与控制框图,深入理解DPWMA调制、正负序分离及前馈控制的实现细节,并通过修改工况参数进行仿真测试,以掌握不同控制策略对系统动态与稳态性能的影响。
内容概要:本文提出了一种在单向和双向V2G(Vehicle-to-Grid)环境下,对分布式电源与电动汽车充电站进行联合配置的优化方法,并提供了基于Matlab的代码实现。该方法综合考虑了分布式光伏、储能系统以及电动汽车充放电行为对配电网的影响,通过构建多目标优化模型,实现电源与充电设施的协同选址与定容。研究深入分析了不同渗透率下电动汽车接入对电网承载能力的影响,采用二阶锥松弛等先进数学规划技术处理非线性约束,有效提升了模型求解的效率与精度。结合标准算例进行仿真验证,结果表明该方法能够显著提升系统运行的经济性,降低网络损耗,改善电压质量,增强电网对新能源与电动汽车的接纳能力。; 适合人群:适用于具备电力系统、新能源或智能电网等相关专业背景的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合熟悉Matlab编程环境与优化建模工具(如YALMIP、CVX)的用户。; 使用场景及目标:①用于研究高比例可再生能源与大规模电动汽车接入背景下配电网的规划与协同优化问题;②支持学术论文复现、学位课题设计及实际工程中分布式电源与充电站的联合配置方案制定;③为微电网、虚拟电厂及综合能源系统的优化调度提供理论依据与技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码与仿真案例,逐步理解建模思路与算法实现细节,重点关注目标函数设计、约束条件处理及二阶锥松弛技术的应用,宜配合电力系统分析基础理论进行深入学习与实践调试。

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