Johnson & Johnson to globalna firma z sektora ochrony zdrowia, działająca w obszarze innowacyjnych leków i technologii medycznych. Jej zespoły opracowują rozwiązania w dziedzinie onkologii, immunologii, neurologii, okulistyki specjalistycznej, medycyny interwencyjnej i ortopedii, łącząc naukę z technologią, aby odpowiadać na złożone potrzeby zdrowotne. Firma podkreśla również znaczenie równości w dostępie do zdrowia, zrównoważonego rozwoju środowiskowego, różnorodności i inkluzywności, wspierając pracowników ochrony zdrowia, pacjentów i społeczności na całym świecie.
Główny inżynier ds. operacji AI — praca hybrydowa, Mediolan
Główny inżynier ds. operacji AI odpowiada za bezpieczne, obserwowalne i efektywne kosztowo działanie systemów AI w Johnson & Johnson. Rola obejmuje obsługę produkcyjnych aplikacji AI w Mediolanie, Madrycie i Lizbonie.
Włochy48 600 € – 77 395 € / rok
HybrydowoPełny etatSeniorWymagany Język: angielskiInżynier AIInżynier uczenia maszynowegoOpis
- Projektowanie i wdrażanie kompleksowej obserwowalności dla aplikacji AI i agentów
- Standaryzowanie telemetrii i rozproszonego śledzenia przepływów pracy agentów, interfejsów API, usług danych, magazynów wektorowych, punktów końcowych modeli i narzędzi zewnętrznych
- Tworzenie pulpitów nawigacyjnych i alertów obejmujących dostępność, opóźnienia, błędy, niezawodność, jakość, naruszenia zasad, zużycie i stan usług
- Ustalanie wskaźników i celów poziomu usług, budżetów błędów, progów alertów oraz standardów gotowości operacyjnej
- Wspieranie debugowania opartego na śladach, odtwarzania przebiegu incydentów i kontrolowanego odtwarzania sesji przy jednoczesnej ochronie danych wrażliwych
- Monitorowanie jakości wyszukiwania, aktualności danych, regresji modeli i promptów, nietypowych pętli agentów, degradacji narzędzi oraz innych nieoczekiwanych zachowań w czasie działania
- Prowadzenie analiz przyczyn źródłowych incydentów platformy AI i środowiska uruchomieniowego, a następnie wdrażanie działań zapobiegawczych i mechanizmów kontroli
- Budowanie wielokrotnego użytku potoków, szablonów i mechanizmów kontroli do wersjonowania konfiguracji, promptów, modeli i komponentów agentów
- Wprowadzanie automatycznych bramek wdrożeniowych, testów integracyjnych, walidacji regresji, kontroli bezpieczeństwa i kontroli pokrycia obserwowalnością
- Wspieranie wdrożeń kanarkowych, przełączników funkcji, routingu modeli i dostawców, opcji awaryjnych oraz procedur wycofania zmian
- Tworzenie narzędzi operacyjnych dla wielu modeli, frameworków, środowisk chmurowych i architektur agentowych
- Utrzymywanie podręczników operacyjnych, implementacji referencyjnych, standardów inżynieryjnych i praktyk wsparcia produkcyjnego
- Wdrażanie pomiaru i alokacji zużycia, rozliczeń wewnętrznych, budżetów, progów, alertów anomalii i kontroli czasu działania dla zużycia AI
- Współpraca z zespołami produktowymi w celu optymalizacji wyboru modeli, routingu, rozmiaru kontekstu, buforowania, przetwarzania wsadowego, ponowień i użycia narzędzi
- Integracja bezpieczeństwa, prywatności, odpowiedzialnej AI, zgodności, tożsamości, zarządzania dostępem, obsługi sekretów i audytowalności ze środowiskiem uruchomieniowym AI
- Tworzenie zabezpieczeń przed wstrzykiwaniem promptów, jailbreakami, nieuprawnionym użyciem narzędzi, nadmiernymi uprawnieniami, wyciekiem danych, niebezpiecznymi ścieżkami wykonania i anomalnym dostępem
- Definiowanie procedur operacyjnych dotyczących monitorowania, wsparcia, incydentów, problemów, zmian, eskalacji i przywracania usług
- Tworzenie list kontrolnych gotowości produkcyjnej, kryteriów akceptacji, podręczników dyżurów, ścieżek eskalacji, procedur odzyskiwania i wymagań ciągłości działania
- Automatyzowanie procesów operacyjnych w celu ograniczenia pracy związanej z odtwarzaniem przebiegu zdarzeń oraz przyspieszenia wykrywania, diagnozowania, opanowywania i odzyskiwania
- Przygotowywanie dokumentacji technicznej i szkolenie zespołów inżynieryjnych w zakresie zatwierdzonych praktyk operacyjnych
- Łączenie zespołów AI, platformowych, chmurowych, danych, architektury, cyberbezpieczeństwa, prywatności, zgodności i zarządzania usługami w roli łącznika technicznego
- Definiowanie i śledzenie KPI dotyczących niezawodności, obserwowalności, obsługi incydentów, efektywności kosztowej, pokrycia kontroli, dowodów audytowych i adopcji platformy
- Wykorzystywanie danych operacyjnych do ustalania priorytetów automatyzacji, poprawy niezawodności, optymalizacji kosztów i ograniczania ryzyka
Wymagania
- Wykształcenie wyższe na poziomie licencjackim lub magisterskim w dziedzinie informatyki, inżynierii, sztucznej inteligencji lub pokrewnej albo równoważne odpowiednie doświadczenie
- Co najmniej pięć lat praktycznego doświadczenia w inżynierii platform, inżynierii niezawodności serwisów, DevOps, DevSecOps, MLOps lub produkcyjnej inżynierii oprogramowania z odpowiedzialnością za działające usługi
- Praktyczne doświadczenie w produkcyjnym uruchamianiu systemów uczenia maszynowego, generatywnej AI lub systemów agentowych
- Praktyczna znajomość języka Python, interfejsów API, infrastruktury jako kodu oraz narzędzi CI/CD, takich jak Terraform, GitHub Actions lub Azure DevOps
- Doświadczenie z platformami natywnymi dla chmury, kontenerami, orkiestracją i korporacyjnymi usługami chmurowymi; doświadczenie z Azure jest szczególnie cenione
- Doświadczenie we wdrażaniu obserwowalności za pomocą logów, metryk, rozproszonych śladów, pulpitów nawigacyjnych i alertów; preferowana znajomość OpenTelemetry lub porównywalnych standardów
- Dobra znajomość wzorców aplikacji opartych na dużych modelach językowych, w tym RAG, magazynów wektorowych, bram modeli, wywoływania narzędzi, pamięci agentów i orkiestracji wielu agentów
- Znajomość zarządzania tożsamością i dostępem, zarządzania sekretami, bezpiecznego logowania, modelowania zagrożeń, prywatności w fazie projektowania i kontroli audytowych
- Umiejętność przekształcania niejednoznacznych potrzeb operacyjnych i wymagań kontrolnych w wielokrotnego użytku możliwości techniczne, standardy, automatyzację i podręczniki operacyjne
- Doskonałe umiejętności zarządzania interesariuszami, komunikacji technicznej i dokumentowania
- Preferowane doświadczenie w branżach regulowanych, z formalnymi wymaganiami dotyczącymi bezpieczeństwa, prywatności, jakości, walidacji, ryzyka lub audytu
- Preferowane praktyczne doświadczenie z Azure OpenAI, Azure AI Foundry, Azure Monitor, Application Insights, Microsoft Fabric lub porównywalnymi usługami chmurowymi
- Preferowane doświadczenie z platformami obserwowalności lub ewaluacji AI, takimi jak Langfuse, LangSmith, Arize, MLflow lub równoważnymi narzędziami
- Preferowane doświadczenie w obsłudze wielu dostawców modeli, usług multicloud lub frameworków agentowych
- Preferowana znajomość FinOps, alokacji kosztów chmurowych, budżetowania i pomiaru ekonomiki jednostkowej obciążeń AI
- Preferowane doświadczenie w definiowaniu celów poziomu usług, modeli dyżurów, zarządzania incydentami i bramek gotowości operacyjnej dla platform korporacyjnych
Benefity
- Roczna premia z docelową kwotą ustalaną na podstawie poziomu wynagrodzenia i lokalizacji, zależna od wyników indywidualnych i wyników firmy
- Urlop wypoczynkowy
- Co najmniej 12 tygodni urlopu rodzicielskiego
- Urlop okolicznościowy z powodu śmierci bliskiej osoby
- Urlop opiekuńczy
- Urlop na wolontariat
- Dofinansowanie dobrego samopoczucia
- Programy dotyczące zdrowia finansowego, fizycznego i psychicznego
- Nagrody za rocznice pracy i wyróżnienia
- Plany ubezpieczeniowe dla pracowników oraz w niektórych lokalizacjach dla uprawnionych osób pozostających na utrzymaniu