Senior DevOps Engineer - GenAI Plattform in Banking - 18 Monate Projekt

Einsatzort: Zürich, 1-2 Tage/W Home Office

Vertrag: temporäre Anstellung bei Swisslinx

Ihre Aufgaben

• 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.

Ihre Erfahrung und Qualifikation

• 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 Deutschkenntnisse (B2).