資深雲端 AI 工程師，墨爾本（混合辦公）
為 Services Australia 建置安全的企業 AI 與雲端平台。 負責混合環境中的 MLOps、基礎架構、整合與 DevSecOps。
說明
- 建置並改善企業 AI、機器學習與生成式 AI 平台、應用程式及基礎架構
- 負責公有雲、地端與混合環境中的安全、可擴充工程工作
- 建立雲端原生架構、自動化基礎架構及企業 AI 工程框架
- 建置並維護 AI 與機器學習解決方案，涵蓋模型部署、推論、評估、監控及生命週期管理
- 設計並支援高可用性雲端基礎架構，包括容量規劃、韌性及營運效能
- 領導複雜的軟體開發、系統整合、平台部署、移轉及技術實作
- 開發基礎架構即程式碼、CI/CD 管線、自動化部署及安全軟體交付流程
- 依循澳洲政府的安全、隱私及治理要求，採用 DevSecOps 與安全設計實務
- 評估技術需求與解決方案選項，並建議架構、技術及實作方式
- 診斷並解決應用程式、平台、基礎架構及企業服務中的複雜問題
- 透過技術領導及專業建議，指導跨領域交付團隊
- 訂定工程標準、可重複使用的架構模式、文件及營運程序
- 與內外部利害關係人合作，使解決方案符合業務需求及組織目標
- 推動創新、持續改善、技術治理及新興技術的採用
- 讓系統做好營運準備，並支援可靠性、版本發布、知識移轉及持續服務改善
職位要求
- 持有有效的 Baseline 安全審查許可
- 具備資深 AI 軟體工程、雲端基礎架構、平台工程、DevOps、MLOps、解決方案架構或企業系統整合經驗
- 在 AI 工程、軟體開發、MLOps、雲端基礎架構、平台工程或 DevOps 的一項或多項相關領域具備豐富經驗
- 具備扎實的程式設計與軟體工程技能，尤其是 Python、自動化、API 及企業應用程式整合
- 具備交付企業 AI 與機器學習解決方案的經驗，包括模型部署、推論、評估、監控及生命週期管理
- 具備 LLM、生成式 AI、RAG、嵌入向量、向量資料庫、AI 代理及基礎模型經驗
- 具備相關 AI 框架與工具經驗，例如 Hugging Face、vLLM/TGI、Kubeflow、AWS SageMaker、Azure AI 或 Azure Machine Learning
- 具備 AWS、Microsoft Azure、地端或混合雲基礎架構經驗
- 具備 Kubernetes、OpenShift、OpenShift AI 或同類平台經驗
- 具備 Docker 或 Podman、容器映像檔管理、映像檔登錄庫、弱點掃描及安全軟體供應鏈經驗
- 具備基礎架構即程式碼及自動化工具經驗，例如 Terraform、Ansible、GitOps、Argo CD、GitLab、GitHub Actions 或 Azure DevOps
- 具備 Linux 管理、網路、儲存、DNS、TLS、負載平衡、入口流量管理、憑證及雲端或地端連線經驗
- 具備雲端可用性、容量規劃、效能最佳化、災難復原及營運韌性經驗
- 具備 Prometheus、Grafana、AWS CloudWatch 或 Azure Application Insights 等監控與可觀測性工具經驗
- 具備企業平台部署與移轉、系統安裝、基礎架構疑難排解及問題管理經驗
- 具備應用 FinOps 原則的經驗
- 具備 NVIDIA GPU 基礎架構、CUDA 基礎知識、GPU 排程及 AI 工作負載最佳化經驗
- 具備 OpenShift AI 管線、模型登錄庫、模型服務及相容 S3 的物件儲存經驗
- 具備 REST API、OAuth/OIDC、API 閘道、串流平台及資料湖經驗
- 具備 DevSecOps、RBAC、機密管理、網路安全、弱點管理及安全平台設定經驗
- 了解澳洲政府安全框架、隱私義務、資料主權及法規遵循要求
- 展現技術領導能力，並能為複雜計畫提供專業建議與指導
- 能自主工作、解決複雜技術挑戰並影響技術決策
- 具備設計複雜企業技術解決方案，以及實作安全、可擴充、可維護且易於支援系統的經驗
- 具備領導或參與複雜軟體開發、系統整合、基礎架構實作、自動化部署或技術移轉的經驗
- 具備選擇、實作及改善工程方法、開發工具、自動化實務與技術標準的經驗
- 了解安全設計原則、網路安全要求、技術風險管理及治理義務
- 具備良好的書面與口頭溝通能力
- 提供最新履歷，建議為 3 至 5 頁
- 如獲列入候選名單，須提交一頁陳述，最多 5,000 個字元，回應相關遴選標準
福利待遇
- 可考慮在最初兩週後採行混合居家辦公安排，通常每週至少須到辦公室兩天
- 合約可能延長，最長合約期間為 24 個月
