Johnson Controls
Johnson Controls
Johnson Controls sviluppa tecnologie, software e servizi per edifici intelligenti, destinati alla gestione degli ambienti interni e dei sistemi essenziali degli edifici. Il suo portafoglio comprende apparecchiature HVAC, soluzioni di automazione e controllo degli edifici, refrigerazione industriale, sistemi di rilevazione degli incendi e di sicurezza, nonché strumenti digitali per la gestione dell’energia. Attraverso soluzioni come OpenBlue, Johnson Controls aiuta le organizzazioni a monitorare le prestazioni degli edifici, migliorare l’efficienza operativa e perseguire gli obiettivi di sostenibilità. L’azienda serve clienti di settori quali edilizia, sanità e logistica, con attività supportate da una forza lavoro globale.

Ingegnere senior Azure DevOps (ibrido) — Johnson Controls, York, Pennsylvania

Gestisce piattaforme Azure, pipeline di distribuzione, infrastrutture ibride e servizi di IA a supporto dei sistemi produttivi e aziendali di Johnson Controls. Coordina distribuzioni sicure e affidabilità in produzione tra ambienti cloud, locali e di stabilimento.

Descrizione

  • Gestisce piattaforme a supporto dei ricavi, della produzione e dei carichi di lavoro di IA
  • Crea e gestisce pipeline CI/CD, ambienti, infrastruttura come codice, osservabilità, controlli di sicurezza e processi di distribuzione
  • Amministra organizzazioni e progetti Azure DevOps, pipeline YAML, repository, regole dei branch, feed di artefatti, connessioni di servizio, ambienti e agenti self-hosted
  • Crea processi di rilascio controllati per microservizi, integrazioni, API e piattaforme commerciali come CPQ, PLM, ERP e MES
  • Definisce passaggi di approvazione, registri delle modifiche e prove di audit
  • Pianifica ed esegue le distribuzioni in base alle finestre di manutenzione, ai turni, alla domanda di fine trimestre e alle attività di fabbrica
  • Gestisce infrastruttura come codice e servizi Azure, tra cui Functions, Azure SQL, archiviazione, Service Bus, Event Hubs, API Management e piattaforme dati
  • Gestisce servizi di rete e identità, tra cui VNets, endpoint privati, reti hub-and-spoke, ExpressRoute, VPN site-to-site, Entra ID, identità gestite, Key Vault e RBAC
  • Gestisce infrastrutture ibride ed edge con Azure Arc, IoT Edge e IoT Hub
  • Definisce la strategia degli ambienti e ne gestisce il ciclo di vita tra sviluppo, test, UAT e produzione
  • Aggiorna e predispone gli ambienti e maschera i dati di test
  • Distribuisce e gestisce Azure Machine Learning o Azure AI Foundry, inclusi workspace, risorse di calcolo, capacità GPU, registri dei modelli ed endpoint di inferenza gestiti
  • Gestisce l'accesso ad Azure OpenAI e ad altri provider di modelli, quote, throughput, reti private, filtri dei contenuti, chiavi e identità
  • Estende CI/CD ai carichi di lavoro di IA con controllo delle versioni, fasi di valutazione automatizzate e processi di rollback
  • Monitora i carichi di lavoro di IA in produzione, tenendo traccia di latenza, errori, tassi di astensione, uso dei token, deriva e costi delle funzionalità
  • Distribuisce carichi di lavoro di inferenza nel cloud, in ambienti locali o all’edge dello stabilimento
  • Gestisce e prevede i costi dell’IA
  • Crea monitoraggio e avvisi sull’impatto aziendale; è responsabile di SLO, dashboard e risposta agli incidenti in produzione
  • Guida la gestione degli incidenti e le revisioni successive senza attribuzione di colpe
  • Mantiene i controlli di sicurezza tramite gestione dei segreti, scansioni di vulnerabilità e dipendenze, igiene delle immagini dei container, generazione di SBOM e coordinamento delle patch
  • Collabora con i team IT, OT e di sicurezza delle informazioni su segmentazione di rete, controllo degli accessi e conformità
  • Migliora la distribuzione con ambienti self-service, modelli di pipeline riutilizzabili e documentazione
  • Affianca gli ingegneri su distribuzione, osservabilità e responsabilità operative

Requisiti

  • Almeno cinque anni di esperienza in DevOps, piattaforme, SRE o ingegneria di infrastrutture cloud
  • Esperienza pratica con Azure che comprenda calcolo, reti, identità, servizi dati e monitoraggio
  • Solide competenze in Azure DevOps, incluse pipeline YAML, agenti self-hosted, ambienti e approvazioni, gestione degli artefatti e governance dei repository
  • È accettata un'esperienza equivalente con GitHub Actions o GitLab CI se puoi dimostrare di essere pronto a imparare Azure DevOps
  • Esperienza in produzione con container Docker e orchestrazione Kubernetes
  • Competenze di automazione e scripting con Python e PowerShell o Bash
  • Esperienza di distribuzione in ambienti ibridi, compresi sistemi protetti da firewall, connessioni private e server locali
  • Esperienza comprovata nella gestione di sistemi di produzione, inclusi turni di reperibilità, risposta agli incidenti e miglioramenti misurabili dell'affidabilità
  • Preferibile: esperienza MLOps con Azure Machine Learning, registri dei modelli, endpoint di inferenza, gestione della capacità GPU o LLMOps
  • Preferibile: esperienza nel supporto di ERP, PLM, CPQ, MES o middleware di integrazione
  • Preferibile: esperienza nel settore manifatturiero o industriale, inclusa la segmentazione delle reti OT e le pratiche di cybersicurezza negli stabilimenti
  • Preferibile: gestione operativa di piattaforme dati con Data Factory o Fabric, infrastrutture di data warehouse o lakehouse e orchestrazione
  • Preferibile: esperienza con pratiche FinOps
  • Preferibile: certificazioni Azure come AZ-400, AZ-104/305 o AI-102 e una certificazione Kubernetes come CKA
  • Preferibile: esperienza come primo assunto di una piattaforma, con definizione di standard tecnici
  • Preferibile: esperienza in produzione con infrastruttura come codice usando Terraform o Bicep, su più ambienti e con una gestione responsabile dello stato

Benefit

  • Piano bonus legato alle prestazioni individuali, del gruppo e dell’azienda
  • Pacchetto di benefit
  • È disponibile un contributo per il trasferimento

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