AI 云软件工程师——墨尔本混合办公
为澳大利亚服务局构建安全的 AI 和机器学习平台。 设计云基础设施、MLOps 能力及符合政府服务要求的软件解决方案。
描述
- 为澳大利亚服务局技术与数字项目组交付复杂的应用开发项目
- 设计、实施并优化全新建设和现有改造的 AI 与云环境
- 采用安全设计架构、可复用模式和基础设施即代码，交付可扩展且合规的解决方案
- 与数据科学、架构、网络安全和核心数据团队合作
- 建立平台基础和框架，同时落实治理、网络及资源管理最佳实践
- 在保持利益相关方关系并遵循机构流程的同时，独立开展工作并承担较高自主性
- 推动创新、引领变革并支持机构战略方向
- 清晰展示成果和发现，影响相关论坛中的利益相关方
- 为复杂开发解决方案创建设计和技术方案
- 编写高质量代码并维护产品代码库
- 就软件开发和维护提供建议
- 支持上线活动并维护复杂的软件开发成果
- 开展分析、设计、开发、原型设计、单元测试和维护
- 评估技术要求，并通过提出解决方案支持项目评估
- 遵循获认可的软件开发方法
- 调查并解决复杂的 ICT 问题
- 评估、沟通、监控和控制风险
- 制定团队计划和目标，并准备报告草案及企业文档
- 确定工作优先级以实现业务目标
- 在负责范围内交付项目
- 根据需要开展成本分析
- 在适当授权的同时，践行 APS 价值观和 APS 行为准则
任职要求
- 至少五年 AI 工程实践经验，涵盖全新建设和现有改造的 AI/ML 环境设计、实施与运营，并涉及本地部署、公有云和混合平台
- 具备 Kubernetes 经验，涵盖命名空间、RBAC、运算符、CRD、部署、服务、入口/路由、机密、配置映射、工作台、自定义镜像、AI Pipelines/Kubeflow、模型注册表与目录、模型服务、分布式工作负载及监控
- 具备容器和平台工程经验，包括 Docker 或 Podman、镜像创建、镜像仓库、镜像扫描、漏洞管理、容器安全及安全软件供应链实践
- 具备 Linux 管理经验，涵盖网络和存储、DNS、TLS、代理、负载均衡、入口、防火墙概念、证书、脚本，以及本地部署环境与云环境之间的连接
- 具备 DevOps、CI/CD 和基础设施即代码经验，使用过 Git、GitLab/GitHub/Azure DevOps、Tekton、GitOps/Argo CD、Terraform 和/或 Ansible，以及自动化构建、测试和部署流水线
- 具备使用 Python 和脚本进行自动化、AI/ML 集成、API、平台工具开发及运维支持的经验
- 具备 AI/ML 工程和 MLOps 经验，涵盖模型生命周期管理、训练、推理、评估、注册、部署、监控、优化，以及自动化模型构建与发布工作流
- 具备使用 LLM 和生成式 AI 工具的经验，例如 vLLM/TGI 或同类工具、Hugging Face、LLM API、嵌入、检索增强生成、向量数据库、提示词与评估工具、AI 代理及基础模型
- 具备 API 和企业集成经验，包括 REST API、身份验证、OAuth/OIDC、API 网关、服务间集成、流式平台、数据湖和特征存储
- 具备 AWS 或 Azure 的实际经验，最好两者均有，并接触过 SageMaker 或 Azure AI/ML
- 具备管理对象存储以及用于流水线、模型和数据集的数据的经验
- 具备可观测性和运营监控经验，使用过 AWS CloudWatch 或 Azure Application Insights，涵盖日志、指标、追踪及模型或应用监控
- 具备安全、治理和合规经验，涵盖 RBAC、机密、证书、网络策略、漏洞扫描、DevSecOps、数据主权、安全分类、隐私义务及澳大利亚政府监管要求
- 具备在云和 AI 工作负载中应用 FinOps 实践的经验，包括成本透明、使用优化和财务治理
- 具备应用架构原则和企业技术，将复杂技术要求转化为可扩展、可持续且可支持解决方案的经验
- 能够清晰解释复杂技术概念、促成利益相关方讨论，并围绕项目和组织目标达成共识
- SFIA 第 4 级：方法与工具
- SFIA 第 4 级：编程/软件开发
- SFIA 第 4 级：发布与部署
- SFIA 第 4 级：软件配置
- SFIA 第 3 级：软件设计
- SFIA 第 4 级：系统设计
- SFIA 第 4 级：系统集成与构建
- SFIA 第 3 级：测试
- 必须持有有效的 Baseline 安全许可
- 简历最多 3–5 页
- 对必备和优选条件的回应每项不得超过 5000 个字符
福利待遇
- 前两周后可考虑混合居家办公安排，通常每周至少有两天需要到现场办公
- 合同期限可能延长，最长可达 24 个月