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Software Engineer, Infrastructure Reliability

openai

London, UK
Development Uncategorized

Job Score

80 pts
On-site model (+70) Development (+10)

About the Team

We’re hiring software engineers to join our broader Infrastructure organization, which supports multiple high-impact teams. Depending on your interests and experience, you could work on one of several focus areas—including Core Distributed Systems, Databases, Observability, or Cloud Infrastructure. All teams operate with a high degree of autonomy and are deeply collaborative, with a shared mandate to raise the bar on safety, reliability, and velocity across OpenAI.

About the Role

You’ll be at the heart of scaling and hardening the infrastructure that powers some of the most widely used AI systems in the world. You’ll help ensure our systems are highly reliable, observable, performant, and secure—so researchers can iterate quickly, and products like ChatGPT and the OpenAI API can serve millions of users safely and effectively.

This is a hands-on, high-leverage role for engineers who thrive on ownership, love solving deep technical problems across the stack, and want to work on systems that support cutting-edge research and deploy at global scale. You’ll play a key part in shaping technical direction, proactively improving system resilience, and collaborating closely with infra, product, and research teams to turn complex infrastructure into reliable platforms.

In this role you will:

  • Design, build, and operate reliable and performant systems used across engineering.

  • Identify and fix performance bottlenecks and inefficiencies, ensuring our infrastructure can scale to the next order of magnitude.

  • Dig deep to resolve complex issues.

  • Continuously improve automation to reduce manual work. Improve internal tooling and our developer experience.

  • Contribute to incident response, postmortems, and the development of best practices around system reliability and scalability.

You might thrive in this role if you:

  • Have a deep understanding of distributed systems principles and a proven track record in building and operating scalable and reliable systems.

  • Have a keen eye for performance and optimization. You know how to squeeze the most performance out of complex, globally-distributed systems.

  • Have experience operating orchestration systems such as Kubernetes at scale and building abstractions over cloud platforms

  • Are comfortable working in Linux environments, and with tools like Kubernetes, Terraform, CI/CD pipelines, and modern observability stacks.

  • Are experienced in collaborating with cross-functional teams to ensure that reliability and scalability are considered in the design and development of new features and services.

  • Have a humble attitude, an eagerness to help your colleagues, and a desire to do whatever it takes to make the team succeed.

  • Own problems end-to-end, and are willing to pick up whatever knowledge you're missing to get the job done.

  • Are comfortable with ambiguity and rapid change.

Qualifications:

  • 4+ years of relevant industry experience, with 2+ years leading large scale, complex projects or teams as an engineer or tech lead

  • A passion for distributed systems at scale with a focus on reliability, scalability, security, and continuous improvement.

  • Proven experience as an reliability engineer, production engineer, or a similar role in a fast-paced, rapidly scaling company.

  • Strong proficiency in cloud infrastructure (like AWS, GCP, Azure) and IaC tools such as Terraform. Proficiency in programming / scripting languages.

  • Experience with containerization technologies and container orchestration platforms like Kubernetes.

  • Experience with observability tools such as Datadog, Prometheus, Grafana, Splunk and ELK stack.

  • Experience with microservices architecture and service mesh technologies.

  • Knowledge of security best practices in cloud environments.

  • Strong understanding of distributed systems, networking, and database technologies.

  • Excellent problem-solving skills and ability to work in a fast-paced environment.

About OpenAI

OpenAI is an AI research and deployment company dedicated to ensuring that general-purpose artificial intelligence benefits all of humanity. We push the boundaries of the capabilities of AI systems and seek to safely deploy them to the world through our products. AI is an extremely powerful tool that must be created with safety and human needs at its core, and to achieve our mission, we must encompass and value the many different perspectives, voices, and experiences that form the full spectrum of humanity. 

We are an equal opportunity employer, and we do not discriminate on the basis of race, religion, color, national origin, sex, sexual orientation, age, veteran status, disability, genetic information, or other applicable legally protected characteristic.

For additional information, please see OpenAI’s Affirmative Action and Equal Employment Opportunity Policy Statement.

Background checks for applicants will be administered in accordance with applicable law, and qualified applicants with arrest or conviction records will be considered for employment consistent with those laws, including the San Francisco Fair Chance Ordinance, the Los Angeles County Fair Chance Ordinance for Employers, and the California Fair Chance Act, for US-based candidates. For unincorporated Los Angeles County workers: we reasonably believe that criminal history may have a direct, adverse and negative relationship with the following job duties, potentially resulting in the withdrawal of a conditional offer of employment: protect computer hardware entrusted to you from theft, loss or damage; return all computer hardware in your possession (including the data contained therein) upon termination of employment or end of assignment; and maintain the confidentiality of proprietary, confidential, and non-public information. In addition, job duties require access to secure and protected information technology systems and related data security obligations.

To notify OpenAI that you believe this job posting is non-compliant, please submit a report through this form. No response will be provided to inquiries unrelated to job posting compliance.

We are committed to providing reasonable accommodations to applicants with disabilities, and requests can be made via this link.

OpenAI Global Applicant Privacy Policy

At OpenAI, we believe artificial intelligence has the potential to help people solve immense global challenges, and we want the upside of AI to be widely shared. Join us in shaping the future of technology.

Sobre a área de Desenvolvimento

A área de Desenvolvimento de Software é uma das mais dinâmicas e em constante evolução no mercado de trabalho. Profissionais dessa área são responsáveis por criar, manter e otimizar aplicações web, mobile e desktop que impactam milhões de usuários diariamente.

As principais linguagens e frameworks incluem JavaScript (React, Node.js, Vue.js), Python (Django, Flask), Java (Spring), PHP (Laravel) e TypeScript. A demanda por desenvolvedores full-stack continua crescendo, especialmente em empresas de tecnologia e startups.

Salários variam de R$ 3.000 (júnior) a R$ 20.000+ (sênior), com oportunidades crescentes para trabalho remoto e freelance internacional.

Guias de Carreira

Guia de Carreira em Tecnologia

Planejamento, habilidades, entrevistas e crescimento profissional em TI, Ciência de Dados, DevOps e Produto.

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Guia de Carreira em Design

UX/UI, Design Gráfico, Design de Produto. Portfólio, ferramentas, entrevistas e crescimento na área de Design.

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Guia de Carreira em Marketing

SEO, Mídia Paga, Growth, Marketing de Conteúdo. Certificações, ferramentas e estratégias para crescer no Marketing Digital.

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Guia de Carreira em Finanças

Mercado financeiro, investimentos, finanças corporativas, certificações e estratégias para crescer na área financeira.

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Guia de Carreira em Comunicacao

Jornalismo, RP, Comunicacao Corporativa, Marketing de Conteudo e Producao Multimidia.

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Guia de Carreira em Administracao

Gestao de Empresas, RH, Logistica, Consultoria, Gestao de Projetos e Empreendedorismo.

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Guia de Carreira em Dados

Ciencia de Dados, Engenharia de Dados, BI, Machine Learning e IA. Da formacao ao mercado.

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Guia de Carreira em Produto

Product Management, Product Ownership, Agile, Scrum e OKRs. Da estrategia a execucao.

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Dica do Especialista

Os Melhores Cursos e Faculdades de Tecnologia no Brasil em 2026

O mercado de tecnologia no Brasil atingiu um ponto de maturidade inédito em 2026. Se há alguns anos a febre era aprender linguagens de programação para escrever códigos básicos, hoje, com a consolidação da Inteligência Artificial auxiliando na geração de código (copilots), a exigência mudou. O mercado não busca mais apenas "digitadores de código", mas sim arquitetos de soluções, solucionadores de problemas e estrategistas de dados.

Segundo a Brasscom (Associação das Empresas de Tecnologia da Informação e Comunicação), o Brasil vive um déficit de centenas de milhares de profissionais qualificados. Entrar nesse mercado continua sendo uma das decisões mais rentáveis que um estudante pode tomar, mas escolher o curso e a instituição certa ditará o ritmo do seu crescimento.

Os Principais Cursos: Qual Escolher?

A tecnologia não é uma coisa só. O curso ideal depende do seu perfil: você é mais matemático, focado em negócios, ou gosta de criar sistemas rápidos?

1. Ciência da Computação Bacharelado (4 anos)

O curso mais tradicional, profundo e robusto. Foca fortemente em matemática, algoritmos, estrutura de dados e na "ciência" por trás da máquina. É ideal para quem quer trabalhar com Inteligência Artificial, Machine Learning ou criar tecnologias do zero.

Onde estudar (Destaques Nacionais): USP, Unicamp, UFMG e UFPE (Centro de Informática - CIn, o principal polo do Nordeste, conectado ao Porto Digital).

2. Engenharia de Software Bacharelado (4 a 5 anos)

Enquanto a Ciência foca na teoria e algoritmos, a Engenharia foca no processo de construção. Ensina a arquitetar, testar, gerenciar times e manter softwares de grande escala em funcionamento. Excelente para quem quer ser um líder técnico (Tech Lead) ou arquiteto de sistemas.

Onde estudar: UnB, UFRGS, PUC-RS e FIAP (São Paulo - com forte apelo prático e corporativo).

3. Análise e Desenvolvimento de Sistemas (ADS) Tecnólogo (2 a 2.5 anos)

O queridinho do mercado para quem quer uma entrada rápida. É focado 100% na prática de programação, desenvolvimento web e mobile, e banco de dados. Você aprende fazendo. A desvantagem é a base matemática menor, mas é a rota mais rápida para o primeiro emprego.

Onde estudar: FATEC (Excelente custo-benefício/Gratuita em SP), FIAP, Senac e diversas instituições EAD reconhecidas com nota máxima no MEC.

4. Ciência de Dados e Inteligência Artificial Bacharelado (4 anos)

A graduação que mais cresceu nos últimos cinco anos. Prepara o aluno para lidar com Big Data, treinar modelos de Machine Learning, trabalhar com IA Generativa e estatística avançada. Exige forte base em cálculo.

Onde estudar: Insper, PUC-Rio, FGV (Escola de Matemática Aplicada) e USP (oferecido recentemente em campi como São Carlos).

Dicas de Ouro para Estudantes em 2026

O diploma de uma boa faculdade abre portas e constrói um networking valioso, mas não sustenta a carreira sozinho. Se você está entrando na faculdade agora, siga estas regras:

  • Seu Portfólio é seu Currículo Real: Ter um GitHub ativo com projetos próprios, contribuições para código aberto ou aplicativos publicados vale tanto quanto o nome da faculdade. Comece a criar desde o primeiro semestre.
  • Inglês é Inegociável: Em 2026, com o trabalho remoto global consolidado, desenvolvedores que não falam inglês ganham em média 40% a menos e perdem oportunidades em empresas multinacionais. Estude programação e inglês paralelamente.
  • Soft Skills não são mais opcionais: A IA escreve boa parte do código repetitivo hoje. O que o engenheiro sênior faz é se comunicar com a área de negócios (o cliente), entender o problema real e desenhar a arquitetura. Comunicação clara e trabalho em equipe são fundamentais.
  • Abrace a IA: Não fuja das IAs (como GitHub Copilot ou ChatGPT). Aprenda a ser o "piloto" dessas ferramentas. Engenharia de Prompts e revisão de código gerado por IA já são disciplinas práticas na rotina do desenvolvedor.
"O código puro tornou-se uma commodity. O verdadeiro valor do profissional de tecnologia de hoje está na sua capacidade de traduzir a dor de um negócio em uma arquitetura de software escalável."

Conclusão

Escolher entre USP, UFPE, Insper, FIAP ou FATEC depende do seu tempo disponível, recursos e objetivos a longo prazo (pesquisa vs. mercado rápido). Seja qual for o caminho, a área de tecnologia no Brasil segue sendo o terreno mais fértil para quem tem curiosidade implacável e disposição para continuar estudando mesmo após pegar o diploma.