Sitecore Engineer
JOB DESCRIPTION
JOB REQUIREMENT
WHAT'S ON OFFER
CONTACT
Job Summary
Company Type:
Product
Technical Skills:
Sitecore
Location:
Ho Chi Minh - Viet Nam
Working Policy:
Salary:
Negotiation
Job ID:
J01389
Status:
Close
Related Job:
Partner Implementation Engineer (Security & Digital Trust)
Ha Noi - Viet Nam
Outsource
#Mục tiêu vai trò: Đóng vai trò là kỹ sư triển khai chủ lực, chịu trách nhiệm triển khai, cấu hình và tích hợp các giải pháp Security & Digital Trust (PKI, Digital Signature, Encryption, MFA) vào hệ thống thực tế của khách hàng, đảm bảo hệ thống vận hành ổn định, bảo mật và đúng thiết kế. #Mô tả công việc: #Triển khai hệ thống (Implementation) Chuẩn bị môi trường: kiểm tra hạ tầng (Server, OS, Database, Network) Cài đặt & cấu hình giải pháp: PKI / CA / Digital Signing / MFA / Encryption Thiết lập chính sách bảo mật, quy trình nghiệp vụ Kết nối với thiết bị bảo mật (HSM, Key Management) #Triển khai trên nền tảng Cloud / Container (nếu có) Deploy hệ thống trên Kubernetes / OpenShift Cấu hình tài nguyên (YAML: Pod, Service, Ingress, ConfigMap, Secret) Thiết lập lưu trữ (Persistent Volume), network nội bộ Áp dụng các chính sách bảo mật cho container #Tích hợp hệ thống (Integration) Hỗ trợ tích hợp với: Web/App/API và IAM / SSO / AD / LDAP Hướng dẫn sử dụng API/SDK Kiểm tra luồng dữ liệu & bảo mật giao tiếp Phối hợp với team khách hàng (Dev / Infra / Security) #Kiểm thử & nghiệm thu (QA/UAT) Thực hiện kiểm thử kỹ thuật & kịch bản vận hành Hỗ trợ UAT với khách hàng Kiểm tra tính đúng đắn của: Chữ ký số; Chứng thư và Luồng xác thực #Vận hành & hỗ trợ Giám sát hệ thống, phân tích log, xử lý sự cố Hỗ trợ sau triển khai (L2/L3) Đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định & HA #Tài liệu & chuyển giao Xây dựng tài liệu triển khai (as-built, config) Hướng dẫn vận hành cho khách hàng Đào tạo kỹ thuật cơ bản
Negotiation
View detailsDevOps Engineer
Others - Viet Nam
Product
- Devops
- Kubernetes
- Network
Operate and evolve our Kubernetes platform across multiple clusters and environments (Prod, Dev, hybrid on-prem and public cloud), covering control plane operations, node lifecycle, upgrades, and autoscaling at every layer (Cluster Autoscaler, HPA, KEDA). Architect and manage hybrid cloud infrastructure spanning on-premises and public clouds (GCP, AWS), including workload placement, cross-cloud networking, and unified resource management. Own the CI/CD and GitOps experience end-to-end: container build pipelines, image optimization, and progressive delivery via ArgoCD / FluxCD. Own the observability stack as a single pane of glass across all clusters: Grafana, Mimir, Tempo, Loki, Pyroscope, OnCall, Prometheus -- and help push toward agent-assisted SRE workflows. Manage and improve our inference platform: vLLM serving and AIBrix for multi-model orchestration and autoscaling across a fleet of NVIDIA GPUs. Operate platform services: Kafka, Redis, PostgreSQL, OpenSearch. Manage identity and access via Keycloak integrated with Google Workspace; harden SSO, RBAC, and secrets management across the platform. Harden network security across private load balancers, firewalls, and VPC segmentation; design and maintain hub-and-spoke / multi-AZ topologies. Support training infrastructure: self-service VM provisioning, RunPod burst capacity, Weights and Biases integration. Drive infrastructure reliability, cost efficiency, and capacity planning as the platform scales.
Negotiation
View detailsPlatform Engineer
Ho Chi Minh - Viet Nam
Product
- Backend
- Devops
- Data Engineering
Build and maintain distributed infrastructure handling telemetry, sensory, and control data across cloud and edge environments Design and operate data ingestion and streaming pipelines connecting robot fleets to the cloud in real time, covering video, joint states, audio, and LiDAR Develop and maintain backend services and APIs that power the Company's developer-facing platform, with a focus on reliability and developer experience Manage and evolve cloud native infrastructure using Kubernetes, Docker, and infrastructure as code tooling Ensure platform reliability through monitoring, alerting, autoscaling, failover, and incident response Support ML and robotics teams with data infrastructure for training pipelines, policy rollout, and hardware-in-the-loop simulation Implement secure APIs with access control, rate limiting, and usage metering as we scale