AI/ML 클라우드 소프트웨어 엔지니어 – 애들레이드 하이브리드 근무
Services Australia를 위한 안전한 AI/ML 플랫폼과 클라우드 자동화 기능을 구축합니다. 정부 서비스에 필요한 규정 준수 인프라, 플랫폼 엔지니어링 및 소프트웨어 제공을 담당합니다.
설명
- Services Australia의 Technology and Digital Program Group에서 복잡한 애플리케이션 개발 이니셔티브를 수행합니다
- 신규 및 기존 환경 모두를 위한 퍼블릭 클라우드 플랫폼 도구를 구축하고 구현하며 최적화합니다
- 보안 중심 설계 아키텍처, 재사용 가능한 패턴 및 Infrastructure as Code를 사용해 확장 가능하고 규정을 준수하는 솔루션을 만듭니다
- Data Science, Architecture, Cyber Security 및 Core Data 팀과 협력해 플랫폼 역량과 프레임워크를 확립합니다
- 네트워킹 및 리소스 관리에 거버넌스 요구사항과 적절한 실무를 적용합니다
- 이해관계자 관계를 유지하고 기관 프로세스를 따르면서 높은 독립성을 갖고 업무를 수행합니다
- 혁신을 촉진하고 변화를 주도하며 기관의 전략적 방향을 지원합니다
- 관련 포럼에서 결과와 발견 사항을 준비하고 설명하며 발표하고 영향력을 발휘합니다
- 복잡한 개발 솔루션을 위한 소프트웨어 및 기술 설계를 작성합니다
- 고품질 코드를 작성하고 제품 코드베이스의 전체 수명 주기를 지원합니다
- 소프트웨어 개발 및 지속적인 유지보수에 기술 지침을 제공합니다
- 복잡한 릴리스가 가동되고 이후 유지보수될 때까지 지원합니다
- 분석, 설계, 개발, 프로토타이핑, 단위 테스트 및 유지보수 활동을 수행합니다
- 기술 요구사항을 평가해 프로젝트 평가와 제안 솔루션에 필요한 정보를 제공합니다
- 승인된 소프트웨어 개발 방법론과 규정 준수 요구사항을 따릅니다
- 복잡한 ICT 문제를 조사하고 진단하며 해결합니다
- 위험을 평가하고 전달하며 모니터링하고 관리합니다
- 팀 계획과 목표를 설정하고 보고서 초안 및 기업 문서를 작성합니다
- 비즈니스 목표와 기한에 따라 업무를 조직하고 우선순위를 정합니다
- 담당 영역 내 프로젝트를 제공합니다
- 필요한 경우 비용 분석을 수행합니다
- APS 가치와 행동 강령을 준수하고 법률 및 지침에 따라 위임된 권한을 행사합니다
지원 자격
- 유효한 Baseline 보안 허가를 보유해야 합니다
- 5년 이상의 실무 AI 엔지니어링 경험이 있어야 합니다
- 온프레미스, 퍼블릭 클라우드 및 하이브리드 플랫폼 전반에서 신규 및 기존 AI/ML 환경을 설계하고 구현하며 운영한 경험이 있어야 합니다
- 네임스페이스, RBAC, 오퍼레이터, CRD, 배포, 서비스, Ingress 또는 라우트, 시크릿, ConfigMap, 워크벤치, 사용자 지정 이미지, AI Pipelines 또는 Kubeflow, 모델 레지스트리 및 카탈로그, 모델 서빙, 분산 워크로드 및 모니터링을 포함한 Kubernetes 경험이 있어야 합니다
- Docker 또는 Podman, 이미지 생성, 레지스트리, 이미지 스캔, 취약점 관리, 컨테이너 보안 및 안전한 소프트웨어 공급망 실무를 포함한 컨테이너 및 플랫폼 엔지니어링을 이해해야 합니다
- DNS, TLS, 프록시, 로드 밸런싱, Ingress, 방화벽 개념, 인증서, 스크립팅 및 온프레미스 또는 클라우드 연결을 포함한 Linux 관리, 네트워킹 및 스토리지 경험이 있어야 합니다
- Git, GitLab, GitHub, Azure DevOps, Tekton, GitOps 또는 Argo CD, Terraform 및 Ansible과 같은 도구를 사용한 DevOps, CI/CD 및 Infrastructure as Code 경험이 있어야 하며 자동화된 빌드, 테스트 및 배포 파이프라인을 다룰 수 있어야 합니다
- 자동화, AI/ML 통합, API, 플랫폼 도구 및 운영 지원에 Python과 스크립팅을 사용해야 합니다
- 모델 학습, 추론, 평가, 등록, 배포, 모니터링, 최적화, 수명 주기 관리 및 자동화된 빌드와 릴리스 프로세스를 아우르는 AI/ML 엔지니어링과 MLOps를 이해해야 합니다
- vLLM, TGI 또는 이에 준하는 기술, Hugging Face, LLM API, 임베딩, 검색 증강 생성, 벡터 데이터베이스, 프롬프트 및 평가 도구, AI 에이전트 및 파운데이션 모델과 같은 LLM 및 생성형 AI 기술을 다룬 경험이 있어야 합니다
- REST, 인증, OAuth 또는 OIDC, API 게이트웨이, 서비스 간 통합, 스트리밍 플랫폼, 데이터 레이크 및 피처 스토어를 포함한 API와 엔터프라이즈 통합을 이해해야 합니다
- AWS 또는 Azure, 가능하면 두 플랫폼 모두에 대한 실무 경험이 있어야 하며 SageMaker 또는 Azure AI/ML을 접해 본 경험이 있어야 합니다
- 파이프라인, 모델 및 데이터 세트를 위한 객체 스토리지와 데이터 관리를 이해해야 합니다
- AWS CloudWatch 또는 Azure Application Insights, 로그, 메트릭, 트레이싱 및 모델 또는 애플리케이션 모니터링을 포함한 옵저버빌리티 및 운영 모니터링 도구를 사용한 경험이 있어야 합니다
- RBAC, 시크릿, 인증서, 네트워크 정책, 취약점 스캔, DevSecOps, 데이터 주권, 보안 분류, 개인정보 보호 의무 및 호주 정부 규제 요구사항을 포함한 보안, 거버넌스 및 규정 준수 실무를 이해해야 합니다
- 클라우드 및 AI 워크로드에 FinOps 실무를 적용한 경험이 있어야 합니다
- 아키텍처 원칙과 엔터프라이즈 기술을 적용해 복잡한 기술 요구사항을 확장 가능하고 지속 가능하며 지원 가능한 솔루션으로 전환할 수 있어야 합니다
- 복잡한 기술 개념을 명확하게 설명하고 이해관계자 논의를 촉진하며 합의를 이끌어낼 수 있어야 합니다
- 방법 및 도구, 프로그래밍 또는 소프트웨어 개발, 릴리스 및 배포, 소프트웨어 구성, 시스템 설계, 시스템 통합 및 구축에서 SFIA 레벨 4 역량을 충족해야 합니다
- 소프트웨어 설계 및 테스트에서 SFIA 레벨 3 역량을 충족해야 합니다
- 필수 및 우대 기준에 대한 답변을 각 5000자 이내로 제출하고 3~5페이지 이내의 최신 이력서를 제공해야 합니다.
- 복리후생
복리후생
- 첫 2주 이후 하이브리드 근무 방식을 고려할 수 있으며, 일반적으로 매주 최소 2일은 사무실에서 근무해야 합니다
- 12개월 계약이 제공되며 최대 24개월까지 연장될 수 있습니다