AI Architect
Работодатель · Siemens Energy
Системный аналитик
Системный администраторРазработчик программного обеспеченияПолнаяБудапешт
Вы будете помогать запускать AI-агентов, поддерживающих команды Siemens Energy, создавая производственную инфраструктуру, от которой они зависят каждый день. Работая в AI Factory, вы будете создавать масштабируемые, безопасные и повторяемые платформы, обеспечивающие быстрое развертывание новых AI-агентов и моделей.
Задачи
- Создавайте и поддерживайте AI-инфраструктуру производственного уровня с помощью Infrastructure as Code (Terraform/CDK), мониторинга, логирования и автоматизации развертывания для быстрой и безопасной доставки агентов.
- Оптимизируйте производительность и экономичность рабочих нагрузок LLM с помощью стратегий автомасштабирования, кэширования, пакетной обработки и подбора оптимального размера инфраструктуры.
- Разрабатывайте и поддерживайте CI/CD-пайплайны, адаптированные для AI-нагрузок, включая версионирование моделей и промптов, автоматизированное тестирование и механизмы отката.
- Поддерживайте шаблоны интеграции агентов с инструментами с помощью MCP и производственной инфраструктуры, обеспечивая стабильную аутентификацию, аудит, надежность и производительность.
- Создавайте документацию платформы, инструкции (runbooks), инструменты самообслуживания и возможности автоматизированного оповещения, которые улучшают опыт разработчиков и операционную эффективность.
- Осуществляйте мониторинг, устраняйте неполадки и реагируйте на инциденты в продакшене, внедряя возможности самовосстановления (self-healing) в AI-инфраструктуре.
Требования
- Около 5 лет опыта работы с облачной инфраструктурой или разработкой платформ, включая поддержку нагрузок AI/ML в производственной среде.
- Глубокое знание сервисов AWS, включая ECS, Lambda, API Gateway и Bedrock Agent Core.
- Практический опыт работы с решениями Infrastructure as Code, такими как Terraform или CDK.
- Прочные знания контейнеризированных сред, включая Docker и Kubernetes, а также CI/CD-пайплайнов для бэкенда или систем машинного обучения.
- Опыт работы с инструментами мониторинга и наблюдаемости (observability), а также способность быстро диагностировать и решать проблемы в продакшене.
- Интерес или опыт работы с обслуживанием LLM, векторными базами данных и операционными требованиями к AI-платформам.
- Высшее образование в области компьютерных наук, инженерии или смежной сфере, либо эквивалентный практический опыт.