AI/ML DevOps Engineer

У SAP ми надаємо можливість вам досягати успіху. Наша культура процвітає завдяки співпраці та спільній пристрасті до покращення світу. Щодня ми зосереджені на закладенні основ для майбутнього та створенні робочого місця, яке цінує різноманітність, сприяє гнучкості та відповідає нашому місійному та передовому підходу. Ми пропонуємо турботливе робоче середовище зі сильним духом співпраці, можливостями для навчання та зростання, визнанням індивідуальних внесків та різноманітними виборами пільг.

Ми шукаємо DevOps інженера з AI/ML, який буде відповідальним за:

• Розробка та підтримка CI/CD конвеєрів для автоматизації побудови, тестування та розгортання моделей AI/ML та пов'язаних додатків.
• Контейнеризація AI/ML додатків за допомогою Docker та/або Cloud Native Buildpacks (CNB) для ефективного розгортання на Kubernetes.
• Реалізація моніторингу та логування для відстеження продуктивності, надійності та використання ресурсів AI/ML додатків, а також проактивне виявлення проблем для їх усунення.
• Реалізація найкращих практик безпеки та стандартів відповідності для інфраструктури AI/ML та додатків, включаючи шифрування даних, контроль доступу та управління вразливостями.
• Співпраця з крос-функціональними командами, включаючи науковців даних та інженерів AI/ML, для оптимізації робочих процесів розробки та розгортання.
• Просування використання практик ML Ops та нових технік обробки даних у команді.
• Дослідження інструментів та програмного забезпечення для сканування вразливостей відкритих моделей AI/ML та їх впровадження у складові конвеєрів.
• Документування конфігурацій інфраструктури, процесів розгортання та найкращих практик, а також надання тренувань та підтримки членам команди щодо інструментів DevOps та практик.
• Використання векторних баз даних для ефективного управління даними та їх отримання.

Досвід (вимоги до ролі):

• Ступінь бакалавра/магістра з комп'ютерних наук або суміжних областей.
• 4-10 років досвіду в DevOps.
• Володіння мовами сценаріїв, такими як Python, Groovy, Shell або PowerShell.
• Досвід роботи з платформами хмарних обчислень (наприклад, AWS, Azure, GCP).
• Володіння інструментами CI/CD, такими як Jenkins, Argo CD, Kubeflow/MLflow, Amazon Sagemaker та Azure Pipelines.
• Досвід роботи з технологіями контейнеризації, такими як Docker, CNB та оркестрації, такими як Kubernetes.
• Знання інструментів моніторингу та логування, таких як Prometheus, Grafana, ELK Stack або Splunk.
• Розуміння принципів безпеки та найкращих практик для хмарних середовищ.
• Відмінні навички вирішення проблем та усунення несправностей.

Команда DPP Engineering зосереджена на стратегічних темах, таких як служби повторного використання даних про конфіденційність та захист даних (DPP) у складі платформи SAP Business Technology Platform (BTP). Ці служби допомагають керувати різними нормативними актами щодо