AI 클라우드 소프트웨어 엔지니어—호주 하이브리드 근무
Services Australia를 위한 안전한 AI 및 머신러닝 플랫폼을 구축합니다. 온프레미스, 퍼블릭 클라우드, 하이브리드 환경 전반의 클라우드 인프라, 자동화, MLOps를 설계합니다.
설명
- 그린필드 및 브라운필드 환경에서 복잡한 AI 클라우드 소프트웨어 솔루션을 설계하고 제공
- 고품질 코드를 작성하고 제품 코드베이스의 전체 수명 주기를 지원
- 소프트웨어 개발 및 지속적인 유지 관리에 관해 조언
- 가동 시작 활동을 지원하고 복잡한 소프트웨어 개발 결과물을 유지 관리
- 분석, 설계, 개발, 프로토타이핑, 단위 테스트 및 유지 관리 작업을 수행
- 프로젝트 평가와 솔루션 제안의 기술 요구 사항을 평가
- 승인된 소프트웨어 개발 방법론과 표준을 준수
- 복잡한 정보통신기술 문제를 조사하고 해결
- 프로젝트 및 기술 위험을 평가, 전달, 모니터링 및 관리
- 팀 계획을 수립하고 팀 목표를 정의
- 보고서와 기업 문서를 작성
- 비즈니스 목표를 달성하도록 개인 및 팀의 업무량을 조정하고 우선순위를 설정
- 담당 영역 내에서 프로젝트를 제공
- 필요한 경우 비용 분석을 수행
- 데이터 과학자, 아키텍처, 사이버 보안 및 핵심 데이터 팀과 협업
- 거버넌스, 네트워킹 및 리소스 관리 모범 사례를 적용하면서 기반 플랫폼 기능과 프레임워크를 구축
- 이해관계자 관계를 유지하고 기관 절차를 따르면서 높은 자율성으로 독립적으로 업무 수행
- 혁신을 촉진하고 변화를 이끌며 기관의 전략적 방향을 지원
- 관련 포럼에서 결과를 발표하고 의사 결정에 영향력 행사
- APS 가치와 APS 행동강령에 따라 청렴성을 입증
- 관련 법률과 지침에 따라 위임된 권한을 적절히 행사
지원 자격
- 유효한 Baseline 보안 허가를 보유
- AI 엔지니어링 실무 경험 5년 이상
- 온프레미스, 퍼블릭 클라우드 및 하이브리드 플랫폼 전반에서 그린필드 및 브라운필드 AI/ML 환경을 설계, 구현 및 운영한 경험
- 네임스페이스, RBAC, 오퍼레이터, CRD, 배포, 서비스, 인그레스 또는 라우트, 시크릿, 구성 맵, 워크벤치, 사용자 지정 이미지, AI Pipelines 또는 Kubeflow, 모델 레지스트리 및 카탈로그, 모델 서빙, 분산 워크로드 및 모니터링을 포함한 Kubernetes 경험
- Docker 또는 Podman, 이미지 생성, 레지스트리, 이미지 스캔, 취약점 관리, 컨테이너 보안 및 보안 소프트웨어 공급망 관행을 포함한 컨테이너 및 플랫폼 엔지니어링 경험
- DNS, TLS, 프록시, 로드 밸런싱, 인그레스, 방화벽 개념, 인증서, 스크립팅 및 온프레미스/클라우드 연결을 포함한 Linux, 네트워킹 및 스토리지 관리 경험
- Git, GitLab, GitHub 또는 Azure DevOps, Tekton, GitOps 또는 Argo CD, Terraform 및/또는 Ansible을 사용한 DevOps, CI/CD 및 Infrastructure as Code 경험과 자동화된 빌드, 테스트 및 배포 파이프라인 경험
- 자동화, AI/ML 통합, API, 플랫폼 도구 및 운영 지원에 Python과 스크립팅을 사용
- 모델 수명 주기 관리, 학습, 추론, 평가, 등록, 배포, 모니터링, 최적화 및 자동화된 빌드·릴리스 프로세스 전반의 AI/ML 엔지니어링 및 MLOps 경험
- vLLM 또는 TGI, Hugging Face, LLM API, 임베딩, 검색 증강 생성, 벡터 데이터베이스, 프롬프트 및 평가 도구, AI 에이전트 및 파운데이션 모델과 같은 LLM 및 생성형 AI 도구 경험
- REST, 인증, OAuth/OIDC, API 게이트웨이, 서비스 간 통합, 스트리밍 플랫폼, 데이터 레이크 및 피처 스토어를 포함한 API와 엔터프라이즈 통합을 이해
- AWS 또는 Azure, 바람직하게는 둘 다에 대한 실무 경험과 SageMaker 또는 Azure AI/ML 사용 경험
- 오브젝트 스토리지를 사용하고 파이프라인, 모델 및 데이터세트에 대한 데이터 관리 관행을 보유
- AWS CloudWatch 또는 Azure Application Insights, 로그, 메트릭, 트레이싱 및 모델 또는 애플리케이션 모니터링을 포함한 관측 가능성 및 운영 모니터링 경험
- RBAC, 시크릿, 인증서, 네트워크 정책, 취약점 스캔, DevSecOps, 데이터 주권, 보안 분류, 개인정보 보호 의무 및 호주 정부 규정을 포함한 보안, 거버넌스 및 규정 준수 요구 사항을 이해
- 클라우드 및 AI 워크로드의 비용 투명성, 사용량 최적화 및 재무 거버넌스를 다루는 FinOps 관행을 적용
- 아키텍처 원칙과 엔터프라이즈 기술을 적용해 복잡한 기술 요구 사항을 확장 가능하고 지속 가능하며 지원 가능한 솔루션으로 전환
- 복잡한 기술 개념을 명확히 설명하고 이해관계자 논의를 촉진하며 합의를 형성
- 방법과 도구, 프로그래밍 및 소프트웨어 개발, 릴리스 및 배포, 소프트웨어 구성 분야에서 SFIA 레벨 4 역량
- 소프트웨어 설계 및 테스트 분야에서 SFIA 레벨 3 역량
- 시스템 설계 및 시스템 통합과 구축 분야에서 SFIA 레벨 4 역량
- 우대 사항: SFIA 레벨 3 애플리케이션 지원 역량
- 3~5페이지 이내의 최신 이력서를 제출
- 필수 및 우대 기준에 대한 답변을 각 5000자 이내로 제출
복리후생
- 첫 2주 이후 하이브리드 재택근무 방식이 가능할 수 있음
- 12개월 계약이 제공되며 최대 24개월까지 연장될 수 있음