A CYOS Solutions IT-toborzó ügynökség, amely a szövetségi kormányzati munkaerő-felvételt támogatja Melbourne, Sydney és Brisbane térségében. A vállalat IT-kontraktorok közvetítésére szakosodott, és alapítóinak gyakorlati tapasztalatára épít, akik korábban maguk is kontraktorként dolgoztak. Toborzási tevékenysége képzett IT-szakembereket kapcsol össze különféle kormányzati fókuszú lehetőségekkel, miközben segít ügyfeleinek speciális IT-munkaerőigényeik kielégítésében.
AI felhőalapú szoftvermérnök - Melbourne, hibrid munkavégzés
Biztonságos AI- és gépi tanulási platformokat építhet a Services Australia számára. Felhőinfrastruktúrát, MLOps-képességeket és a kormányzati szolgáltatásokhoz illeszkedő szoftvermegoldásokat tervezhet.
Leírás
- Összetett alkalmazásfejlesztési projekteket valósít meg a Services Australia Technológiai és Digitális Programcsoportja számára
- Új és meglévő AI- és felhőkörnyezeteket tervez, valósít meg és optimalizál
- Biztonságos tervezési architektúrák, újrahasznosítható minták és Infrastructure as Code használatával skálázható, megfelelőséget biztosító megoldásokat szállít
- Együttműködik az adattudósokkal, az architektúra-, kiberbiztonsági és alapadatcsapatokkal
- Platformalapokat és keretrendszereket hoz létre, miközben érvényesíti az irányítási, hálózati és erőforrás-kezelési bevált gyakorlatokat
- Jelentős önállósággal dolgozik, fenntartva az érintettekkel való kapcsolatokat és követve az ügynökségi folyamatokat
- Ösztönzi az innovációt, vezeti a változásokat és támogatja az ügynökség stratégiai irányát
- Világosan bemutatja az eredményeket és megállapításokat, és hatással van az érintettekre a releváns fórumokon
- Szoftveres és műszaki terveket készít összetett fejlesztési megoldásokhoz
- Kiváló minőségű kódot ír és karbantartja a termékek kódbázisait
- Tanácsot ad a szoftverfejlesztéssel és -karbantartással kapcsolatban
- Támogatja az éles üzembe állítási tevékenységeket és karbantartja az összetett szoftverfejlesztéseket
- Elemzést, tervezést, fejlesztést, prototípuskészítést, egységtesztelést és karbantartást végez
- Felméri a műszaki követelményeket és javasolt megoldásokkal támogatja a projektek értékelését
- Követi a jóváhagyott szoftverfejlesztési módszertanokat
- Feltárja és megoldja az összetett IKT-problémákat
- Felméri, kommunikálja, figyeli és kezeli a kockázatokat
- Csapatterveket és célokat dolgoz ki, valamint jelentéstervezeteket és vállalati dokumentációt készít
- A munkaterheléseket az üzleti célok elérése szerint rangsorolja
- Leszállítja a felelősségi körébe tartozó projekteket
- Szükség esetén költségelemzést végez
- A megfelelő hatáskör-átruházás mellett előmozdítja az APS értékeit és az APS magatartási kódexét
Követelmények
- Legalább öt év gyakorlati AI-mérnöki tapasztalat új és meglévő AI/ML-környezetek tervezésében, megvalósításában és üzemeltetésében helyszíni, nyilvános felhő- és hibrid platformokon
- Kubernetes-tapasztalat, amely kiterjed a névterekre, RBAC-re, operátorokra, CRD-kre, telepítésekre, szolgáltatásokra, ingress/route elemekre, titkokra, konfigurációs térképekre, munkakörnyezetekre, egyéni image-ekre, AI Pipelines/Kubeflow-ra, modellregiszterekre és katalógusokra, modellkiszolgálásra, elosztott munkaterhelésekre és monitorozásra
- Konténer- és platformmérnöki tapasztalat Dockerrel vagy Podmannal, image-készítéssel, regiszterekkel, image-vizsgálattal, sérülékenység-kezeléssel, konténerbiztonsággal és biztonságos szoftverellátási lánc gyakorlatokkal
- Linux-rendszeradminisztrációs tapasztalat hálózatkezeléssel és tárolással, DNS-sel, TLS-sel, proxykkal, terheléselosztással, ingressszel, tűzfal-koncepciókkal, tanúsítványokkal, szkripteléssel, valamint a helyszíni és felhőkörnyezetek közötti kapcsolattal
- DevOps-, CI/CD- és Infrastructure as Code-tapasztalat Gittel, GitLab/GitHub/Azure DevOpsszal, Tektonnal, GitOps/Argo CD-vel, Terraformmal és/vagy Ansible-lel, továbbá automatizált build-, teszt- és telepítési folyamatokkal
- Python- és szkriptelési tapasztalat automatizáláshoz, AI/ML-integrációhoz, API-khoz, platformeszközökhöz és üzemeltetési támogatáshoz
- AI/ML-mérnöki és MLOps-tapasztalat a modelléletciklus-kezelés, a tanítás, az inferencia, az értékelés, a regisztráció, a telepítés, a monitorozás, az optimalizálás, valamint az automatizált modellépítési és -kiadási folyamatok területén
- LLM- és generatív AI-eszközökkel, például vLLM-mel/TGI-vel vagy azok megfelelőivel, Hugging Face-szel, LLM API-kkal, embeddingekkel, Retrieval-Augmented Generationnel, vektoros adatbázisokkal, prompt- és értékelési eszközökkel, AI-ügynökökkel és alapmodellekkel szerzett tapasztalat
- API- és vállalati integrációs tapasztalat REST API-kkal, hitelesítéssel, OAuth/OIDC-vel, API-átjárókkal, szolgáltatások közötti integrációval, streamelési platformokkal, adattavakkal és feature store-okkal
- Gyakorlati tapasztalat AWS-sel vagy Azure-ral, lehetőleg mindkettővel, beleértve a SageMaker vagy Azure AI/ML használatát
- Objektumtárolási és adatkezelési tapasztalat folyamatokhoz, modellekhez és adatkészletekhez
- Megfigyelhetőségi és üzemeltetési monitorozási tapasztalat AWS CloudWatch vagy Azure Application Insights használatával, beleértve a naplókat, metrikákat, nyomkövetést, valamint a modell- és alkalmazásmonitorozást
- Biztonsági, irányítási és megfelelőségi tapasztalat RBAC-kal, titkokkal, tanúsítványokkal, hálózati szabályzatokkal, sérülékenységvizsgálattal, DevSecOps-szal, adatszuverenitással, biztonsági besorolásokkal, adatvédelmi kötelezettségekkel és az ausztrál kormányzati szabályozási követelményekkel
- FinOps-gyakorlatok alkalmazásának tapasztalata a költségek átláthatóságára, a használat optimalizálására és a pénzügyi irányításra felhő- és AI-munkaterhelések esetén
- Tapasztalat architekturális alapelvek és vállalati technológiák alkalmazásában összetett műszaki követelmények skálázható, fenntartható és támogatható megoldásokká alakítására
- Képesség összetett műszaki fogalmak világos magyarázatára, érintetti egyeztetések facilitálására, valamint a projekt- és szervezeti célok körüli konszenzus kialakítására
- SFIA 4. szint: módszerek és eszközök
- SFIA 4. szint: programozás/szoftverfejlesztés
- SFIA 4. szint: kiadás és telepítés
- SFIA 4. szint: szoftverkonfiguráció
- SFIA 3. szint: szoftvertervezés
- SFIA 4. szint: rendszertervezés
- SFIA 4. szint: rendszerintegráció és build
- SFIA 3. szint: tesztelés
- Érvényes Baseline biztonsági átvilágítás szükséges
- Az önéletrajz legfeljebb 3-5 oldal lehet
- A kötelező és kívánatos kritériumokra adott válaszok egyenként legfeljebb 5000 karakteresek lehetnek
Juttatások
- Az első két hét után megfontolható az otthoni munkavégzést is lehetővé tevő hibrid munkarend; jellemzően hetente legalább két nap helyszíni munkavégzés szükséges
- A szerződés meghosszabbítása legfeljebb 24 hónapig lehetséges