高级云端 AI 工程师，墨尔本（混合办公）
为 Services Australia 构建安全的企业 AI 与云平台。 负责混合环境中的 MLOps、基础设施、集成和 DevSecOps。
描述
- 构建并改进企业 AI、机器学习和生成式 AI 平台、应用及基础设施
- 负责公有云、本地部署和混合环境中的安全、可扩展工程工作
- 创建云原生架构、自动化基础设施和企业 AI 工程框架
- 构建并维护 AI 和机器学习解决方案，涵盖模型部署、推理、评估、监控和生命周期管理
- 设计并支持高可用云基础设施，包括容量规划、韧性和运营性能
- 领导复杂的软件开发、系统集成、平台部署、迁移和技术实施
- 开发基础设施即代码、CI/CD 流水线、自动化部署和安全软件交付流程
- 按照澳大利亚政府的安全、隐私和治理要求，落实 DevSecOps 和安全设计实践
- 评估技术需求和解决方案选项，并推荐架构、技术和实施方案
- 诊断并解决应用、平台、基础设施和企业服务中的复杂问题
- 通过技术领导和专业建议指导跨学科交付团队
- 制定工程标准、可复用架构模式、文档和运营流程
- 与内外部利益相关方合作，使解决方案符合业务需求和组织目标
- 推动创新、持续改进、技术治理以及新兴技术的应用
- 做好系统投产准备，并支持可靠性、版本发布、知识转移和持续服务改进
任职要求
- 持有有效的 Baseline 安全审查许可
- 具备高级 AI 软件工程、云基础设施、平台工程、DevOps、MLOps、解决方案架构或企业系统集成经验
- 在 AI 工程、软件开发、MLOps、云基础设施、平台工程或 DevOps 的一个或多个相关领域拥有丰富经验
- 具备扎实的编程和软件工程技能，尤其是 Python、自动化、API 和企业应用集成方面
- 具备交付企业 AI 和机器学习解决方案的经验，包括模型部署、推理、评估、监控和生命周期管理
- 具备 LLM、生成式 AI、RAG、嵌入向量、向量数据库、AI 智能体和基础模型方面的经验
- 具备相关 AI 框架和工具的使用经验，例如 Hugging Face、vLLM/TGI、Kubeflow、AWS SageMaker、Azure AI 或 Azure Machine Learning
- 具备 AWS、Microsoft Azure、本地部署或混合云基础设施方面的经验
- 具备 Kubernetes、OpenShift、OpenShift AI 或同类平台方面的经验
- 具备 Docker 或 Podman、容器镜像管理、镜像仓库、漏洞扫描和安全软件供应链方面的经验
- 具备基础设施即代码和自动化工具的经验，例如 Terraform、Ansible、GitOps、Argo CD、GitLab、GitHub Actions 或 Azure DevOps
- 具备 Linux 管理、网络、存储、DNS、TLS、负载均衡、入口流量管理、证书以及云端或本地连接方面的经验
- 具备云服务可用性、容量规划、性能优化、灾难恢复和运营韧性方面的经验
- 具备 Prometheus、Grafana、AWS CloudWatch 或 Azure Application Insights 等监控和可观测性工具的经验
- 具备企业平台部署和迁移、系统安装、基础设施故障排查和问题管理方面的经验
- 具备应用 FinOps 原则的经验
- 具备 NVIDIA GPU 基础设施、CUDA 基础知识、GPU 调度和 AI 工作负载优化方面的经验
- 具备 OpenShift AI 流水线、模型注册表、模型服务和兼容 S3 的对象存储方面的经验
- 具备 REST API、OAuth/OIDC、API 网关、流式平台和数据湖方面的经验
- 具备 DevSecOps、RBAC、密钥管理、网络安全、漏洞管理和安全平台配置方面的经验
- 了解澳大利亚政府安全框架、隐私义务、数据主权和监管合规要求
- 展现技术领导能力，并能为复杂项目提供专业建议和指导
- 能够自主开展工作、解决复杂技术挑战并影响技术决策
- 具备设计复杂企业技术解决方案，以及实施安全、可扩展、可维护且便于支持的系统的经验
- 具备领导或参与复杂软件开发、系统集成、基础设施实施、自动化部署或技术迁移的经验
- 具备选择、实施和改进工程方法、开发工具、自动化实践和技术标准的经验
- 了解安全设计原则、网络安全要求、技术风险管理和治理义务
- 具备优秀的书面和口头沟通能力
- 提供更新后的简历，最好为 3 至 5 页
- 如进入候选名单，需提交一页陈述，最多 5,000 个字符，回应相关遴选标准
福利待遇
- 可考虑在最初两周后采用混合居家办公安排，通常每周至少需到办公室两天
- 合同可能延期，最长合同期限为 24 个月
