AI 雲端軟體工程師——墨爾本混合辦公
為澳洲服務局建置安全的 AI 與機器學習平台。 設計雲端基礎架構、MLOps 能力，以及符合政府服務要求的軟體解決方案。
說明
- 為澳洲服務局技術與數位計畫群交付複雜的應用程式開發專案
- 設計、實作並最佳化全新建置與既有改造的 AI 及雲端環境
- 採用安全設計架構、可重複使用的模式和基礎架構即程式碼，交付可擴充且合規的解決方案
- 與資料科學、架構、網路安全及核心資料團隊合作
- 建立平台基礎與框架，同時落實治理、網路及資源管理最佳實務
- 在維持利害關係人關係並遵循機構流程的同時，獨立工作並承擔高度自主性
- 推動創新、引領變革並支援機構策略方向
- 清楚呈現成果與發現，影響相關論壇中的利害關係人
- 為複雜開發解決方案建立軟體與技術設計
- 撰寫高品質程式碼並維護產品程式碼庫
- 提供軟體開發與維護建議
- 支援上線活動並維護複雜的軟體開發成果
- 進行分析、設計、開發、原型製作、單元測試與維護
- 評估技術需求，並以提出的解決方案支援專案評估
- 遵循核准的軟體開發方法
- 調查並解決複雜的 ICT 問題
- 評估、溝通、監控並控制風險
- 制定團隊計畫與目標，並準備報告草案及企業文件
- 排定工作優先順序以達成業務目標
- 在指定責任範圍內交付專案
- 必要時進行成本分析
- 在適當授權下實踐 APS 價值觀與 APS 行為準則
職位要求
- 至少五年 AI 工程實務經驗，涵蓋全新建置與既有改造 AI/ML 環境的設計、實作及運作，並涉及內部部署、公有雲和混合平台
- 具備 Kubernetes 經驗，涵蓋命名空間、RBAC、運算子、CRD、部署、服務、入口/路由、機密、設定對映、工作台、自訂映像檔、AI Pipelines/Kubeflow、模型註冊表與目錄、模型服務、分散式工作負載及監控
- 具備容器與平台工程經驗，包括 Docker 或 Podman、映像檔建立、映像檔註冊庫、映像檔掃描、漏洞管理、容器安全及安全軟體供應鏈實務
- 具備 Linux 管理經驗，涵蓋網路與儲存、DNS、TLS、代理伺服器、負載平衡、入口、防火牆概念、憑證、指令碼，以及內部部署與雲端環境之間的連線
- 具備 DevOps、CI/CD 與基礎架構即程式碼經驗，使用過 Git、GitLab/GitHub/Azure DevOps、Tekton、GitOps/Argo CD、Terraform 和/或 Ansible，以及自動化建置、測試與部署管線
- 具備使用 Python 與指令碼進行自動化、AI/ML 整合、API、平台工具及營運支援的經驗
- 具備 AI/ML 工程與 MLOps 經驗，涵蓋模型生命週期管理、訓練、推論、評估、註冊、部署、監控、最佳化，以及自動化模型建置與發布工作流程
- 具備 LLM 與生成式 AI 工具經驗，例如 vLLM/TGI 或同等工具、Hugging Face、LLM API、嵌入、檢索增強生成、向量資料庫、提示與評估工具、AI 代理及基礎模型
- 具備 API 與企業整合經驗，包括 REST API、身分驗證、OAuth/OIDC、API 閘道、服務對服務整合、串流平台、資料湖及特徵儲存
- 具備 AWS 或 Azure 的實務經驗，最好兩者皆有，並接觸過 SageMaker 或 Azure AI/ML
- 具備管理物件儲存，以及用於管線、模型和資料集之資料的經驗
- 具備可觀測性與營運監控經驗，使用過 AWS CloudWatch 或 Azure Application Insights，涵蓋日誌、指標、追蹤及模型或應用程式監控
- 具備安全、治理與合規經驗，涵蓋 RBAC、機密、憑證、網路政策、漏洞掃描、DevSecOps、資料主權、安全分級、隱私義務及澳洲政府監管要求
- 具備在雲端與 AI 工作負載中應用 FinOps 實務的經驗，包括成本透明度、使用最佳化及財務治理
- 具備應用架構原則與企業技術，將複雜技術需求轉化為可擴充、可持續且可支援解決方案的經驗
- 能清楚解釋複雜技術概念、促進利害關係人討論，並圍繞專案與組織目標建立共識
- SFIA 第 4 級：方法與工具
- SFIA 第 4 級：程式設計/軟體開發
- SFIA 第 4 級：發布與部署
- SFIA 第 4 級：軟體設定
- SFIA 第 3 級：軟體設計
- SFIA 第 4 級：系統設計
- SFIA 第 4 級：系統整合與建置
- SFIA 第 3 級：測試
- 必須持有有效的 Baseline 安全許可
- 履歷最多 3–5 頁
- 對必要與期望條件的回應每項不得超過 5000 個字元
福利待遇
- 前兩週後可考慮混合居家辦公安排，通常每週至少有兩天需要到現場辦公
- 合約期限可能延長，最長可達 24 個月