Job Description
* Entwicklung und Pflege von Continuous Integration / Continuous Deployment (CI/CD)-Pipelines für Code, Daten und Modellbereitstellungen.
* Automatisierung von Build-, Test- und Release-Prozessen für GenAI-Anwendungen, um häufige und zuverlässige Releases in Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen sicherzustellen.
* Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Ressourcen wie Recheninstanzen, Containern, Datenbanken und Netzwerken mithilfe von Infrastructure-as-Code-Tools (z. B. Terraform, CloudFormation).
* Implementierung von Mechanismen zur Qualitätssicherung (z. B. automatisierte Tests, Validierung von Modellen und Datenintegrität) innerhalb der CI/CD-Pipelines. Sicherstellung einer sicheren, zuverlässigen und effizienten Kommunikation zwischen Ressourcen, (Konfiguration von Netzwerken, Firewalls und Zugriffskontrollen)
* Optimierung der Infrastruktur für die Anforderungen von KI-Workloads, einschliesslich hoher Verfügbarkeit und elastischer Skalierung.
* Überwachung der Systemleistung, Betriebszeit und Protokolle, um Probleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben.
* Implementierung von Mechanismen für das Monitoring und die Alarmierung (z. B. Prometheus, Grafana), um die Stabilität und Effizienz der Plattform zu gewährleisten
* Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists, Entwicklern und Solution Architects, um technische Anforderungen zu verstehen und umzusetzen. Unterstützung von Teams durch Schulungen und Workshops zu Themen wie Cloud-Infrastruktur, CI/CD-Prozesse und MLOps.
About The Customer
Für unser Kunde, eine der führenden
Grossbanken
in der Schweiz, suchen wir eine/n erfahrene/n
Senior DevOps Engineer
Expert für Beratung und Entwicklung im
Aufbau einer GenAI Plattform.
* Start: ASAP oder nach Vereinbarung
* Laufzeit: 18 Monate bis
* Pensum: 100%, 42h/Woche
* Einsatzort: Zürich, 1-2 Tage/W Home Office
* Vertrag: Anstellung bei Swisslinx
Requirements
* 5+ Jahre Erfahrung mit DevOps-Toolchains (z. B. Git, Docker, Terraform), um alle Prozesse zu automatisieren – von Modelltrainings-Workflows bis hin zu Anwendungsbereitstellungen.
* Vertrautheit mit MLOps-Techniken für die kontinuierliche Integration und Bereitstellung von Modellen (Continuous Model Integration & Deployment).
* Erfahrung in der Implementierung von automatisierten Tests und Validierungen für Datenpipelines, Modelle und Anwendungen.
* Tiefgehendes Wissen über Cloud-Dienste auf Azure, einschliesslich virtueller Maschinen (VMs), Container, serverloser Dienste (Serverless), Speicherlösungen und virtueller Netzwerke (VPC/VNet).
* Sehr gute Kenntnisse in Infrastructure as Code zu skripten und zu verwalten, z. B. mit Terraform, ARM (Azure Resource Manager) oder ähnlichen Tools.
* Kenntnisse im Bereich DevOps, inklusive Monitoring-Tools (z. B. Prometheus, Grafana, Azure Monitor), Logging-Systemen und Alarmierung, um eine hohe Verfügbarkeit sicherzustellen.
* Erfahrung in der Leistungsoptimierung (Performance Tuning) und Kapazitätsplanung, um die Stabilität und Effizienz der Plattform zu gewährleisten.
* Gutes Verständnis der Funktionsweise von generativen KI-Lösungen (z. B. Modelle wie GPT, DALL-E), einschliesslich ihrer Anforderungen an Infrastruktur, Datenverarbeitung und Bereitstellung.
* Fähigkeit, eng mit interdisziplinären Teams wie Data Scientists, Entwicklern und Solution Architects zusammenzuarbeiten, um technische Anforderungen zu verstehen und umzusetzen
* Fliessende Englischkenntnisse (C1) und gute Deutschkenntnis (B2)