Johnson & Johnson은 혁신 의약품과 의료기술 분야에서 사업을 전개하는 글로벌 헬스케어 기업입니다. 회사의 팀은 종양학, 면역학, 신경과학, 전문 안과, 중재적 치료, 정형외과 등의 분야에서 과학과 기술을 결합해 복잡한 건강 문제에 대응하는 솔루션을 개발합니다. 또한 전 세계 의료 서비스 제공자, 환자, 지역사회를 지원하는 과정에서 건강 형평성, 환경 지속가능성, 다양성, 포용성도 중요하게 여기고 있습니다.
AI 운영 리드 엔지니어 - 밀라노 하이브리드
존슨앤드존슨에서 안전하고 관측 가능하며 비용 효율적인 AI 운영을 총괄합니다. 밀라노, 마드리드, 리스본의 프로덕션 AI 애플리케이션을 지원합니다.
설명
- AI 애플리케이션과 에이전트를 위한 종합적인 관측 가능성을 설계하고 제공
- 에이전트 워크플로, API, 데이터 서비스, 벡터 스토어, 모델 엔드포인트 및 외부 도구 전반의 텔레메트리와 분산 추적을 표준화
- 가용성, 지연 시간, 오류, 신뢰성, 품질, 정책 위반, 사용량 및 서비스 상태를 다루는 대시보드와 알림을 개발
- 서비스 수준 지표, 목표, 오류 예산, 알림 임계값 및 운영 준비 표준을 수립
- 민감한 데이터를 보호하면서 추적 기반 디버깅, 인시던트 재구성 및 통제된 세션 재생을 지원
- 검색 품질, 데이터 최신성, 모델 및 프롬프트 회귀, 비정상 에이전트 루프, 도구 성능 저하 및 기타 예상하지 못한 런타임 동작을 추적
- AI 플랫폼 및 런타임 인시던트의 근본 원인 조사를 주도하고 예방적 개선과 통제를 구현
- 구성, 프롬프트, 모델 및 에이전트 구성 요소의 버전 관리를 위한 재사용 가능한 파이프라인, 템플릿 및 통제를 구축
- 자동 배포 게이트, 통합 테스트, 회귀 검증, 보안 검사 및 관측 가능성 범위 검사를 도입
- 카나리 배포, 기능 플래그, 모델 및 공급자 라우팅, 폴백 옵션 및 롤백 절차를 지원
- 여러 모델, 프레임워크, 클라우드 환경 및 에이전트 아키텍처를 위한 운영 도구를 개발
- 런북, 참조 구현, 엔지니어링 표준 및 프로덕션 지원 관행을 유지
- AI 사용량을 위한 계측, 할당, 쇼백, 예산, 임계값, 이상 알림 및 런타임 제어를 구현
- 제품 팀과 협력하여 모델 선택, 라우팅, 컨텍스트 크기, 캐싱, 배치 처리, 재시도 및 도구 사용을 최적화
- 보안, 개인정보 보호, 책임 있는 AI, 컴플라이언스, ID, 액세스 관리, 시크릿 처리 및 감사 가능성을 AI 런타임에 통합
- 프롬프트 인젝션, 탈옥, 무단 도구 사용, 과도한 권한, 데이터 유출, 안전하지 않은 실행 경로 및 비정상 액세스에 대한 보호 기능을 개발
- 모니터링, 지원, 인시던트, 문제, 변경, 에스컬레이션 및 서비스 복구를 위한 운영 절차를 정의
- 프로덕션 준비 체크리스트, 인수 기준, 온콜 런북, 에스컬레이션 경로, 복구 절차 및 비즈니스 연속성 요구 사항을 작성
- 운영 프로세스를 자동화하여 재구성 작업을 줄이고 탐지, 진단, 억제 및 복구를 가속
- 기술 문서를 작성하고 승인된 운영 관행에 대해 엔지니어링 팀을 코칭
- 기술 연락 담당자로서 AI, 플랫폼, 클라우드, 데이터, 아키텍처, 사이버 보안, 개인정보 보호, 컴플라이언스 및 서비스 관리 팀을 연결
- 신뢰성, 관측 가능성, 인시던트 성과, 비용 효율성, 통제 범위, 감사 증적 및 플랫폼 도입에 관한 KPI를 정의하고 추적
- 운영 데이터를 활용해 자동화, 신뢰성 향상, 비용 최적화 및 위험 감소의 우선순위를 설정
지원 자격
- 컴퓨터 과학, 공학, 인공지능 또는 관련 분야의 학사 또는 석사 학위, 또는 이에 상응하는 관련 경험
- 플랫폼 엔지니어링, 사이트 신뢰성 엔지니어링, DevOps, DevSecOps, MLOps 또는 프로덕션 소프트웨어 엔지니어링 분야에서 라이브 서비스 운영을 담당한 5년 이상의 실무 경험
- 머신러닝, 생성형 AI 또는 에이전트 시스템을 프로덕션 환경에서 운영한 실무 경험
- Python, API, 코드형 인프라 및 Terraform, GitHub Actions 또는 Azure DevOps와 같은 CI/CD 도구에 대한 실무 능력
- 클라우드 네이티브 플랫폼, 컨테이너, 오케스트레이션 및 엔터프라이즈 클라우드 서비스 경험. Azure 경험을 중요하게 평가
- 로그, 메트릭, 분산 추적, 대시보드 및 알림을 활용한 관측 가능성 구현 경험. OpenTelemetry 또는 동등한 표준 경험 우대
- RAG, 벡터 스토어, 모델 게이트웨이, 도구 호출, 에이전트 메모리 및 멀티 에이전트 오케스트레이션을 포함한 LLM 애플리케이션 패턴에 대한 높은 이해도
- ID 및 액세스 관리, 시크릿 관리, 보안 로깅, 위협 모델링, 프라이버시 중심 설계 및 감사 통제에 대한 실무 지식
- 모호한 운영 및 통제 요구 사항을 재사용 가능한 기술 역량, 표준, 자동화 및 런북으로 전환하는 능력
- 뛰어난 이해관계자 관리, 기술 커뮤니케이션 및 문서화 능력
- 규제 산업에서 공식적인 보안, 개인정보 보호, 품질, 검증, 위험 또는 감사 요구 사항을 다룬 경험 우대
- Azure OpenAI, Azure AI Foundry, Azure Monitor, Application Insights, Microsoft Fabric 또는 동등한 클라우드 서비스의 실무 경험 우대
- Langfuse, LangSmith, Arize, MLflow 또는 동등한 AI 관측 가능성 및 평가 플랫폼 경험 우대
- 여러 모델 공급자, 멀티 클라우드 서비스 또는 에이전트 프레임워크를 운영한 경험 우대
- FinOps, 클라우드 비용 할당, 예산 책정 및 AI 워크로드 단위 경제성 측정에 대한 지식 우대
- 엔터프라이즈 플랫폼의 서비스 수준 목표, 온콜 모델, 인시던트 관리 및 운영 준비 게이트를 정의한 경험 우대
복리후생
- 연간 보너스. 목표 금액은 급여 등급과 근무지에 따라 결정되며 개인 및 회사 성과를 기준으로 함
- 휴가 제도
- 최소 12주의 육아휴직
- 경조 휴가
- 간병 휴가
- 자원봉사 휴가
- 웰빙 비용 지원
- 재정, 신체 및 정신 건강 프로그램
- 근속 기념 및 공로 포상
- 직원 보험 플랜. 일부 지역에서는 자격을 갖춘 부양가족도 포함
