Staff Platform Engineer für AI-/ML-Infrastruktur

🕒 vor 2 Monaten

🌐 Frankreich, Italien, +2 weitere Länder – Remote

🇫🇷 Frankreich – Remote 🇮🇹 Italien – Remote 🇪🇸 Spanien – Remote 🇩🇪 Deutschland – Remote

⏰ Vollzeit

🔴 Experte

🏗️ Plattformingenieur

👻 Geisterscore 55%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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Pfizer

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10.000+ Mitarbeiter

Gegründet 1849

💼 Beratung

📣 Marketing

💊 Pharmazie

💰 Post-IPO Debt im 2023-05

Consulting • Marketing • Pharmaceuticals

Wir feiern 175 Jahre mutige wissenschaftliche Innovation – und wir sind noch nicht am Ende. Jeden Tag lenken wir unsere Leidenschaft und Ressourcen darauf, innovative Therapien zu entwickeln, die das Gesicht des Gesundheitswesens verändern. Lassen Sie uns den gestrigen Tag übertreffen.

Beschreibung

• Technische Strategie für die AI-/ML-Plattforminfrastruktur zur Unterstützung generativer AI-Anwendungen, LLM-Integrationen, Model Routing und unternehmensweiter AI-Services definieren und vorantreiben • Skalierbare Cloud-Plattformen mit AWS-Services wie EKS, ECS Fargate, Lambda, DynamoDB, S3, OpenSearch, Secrets Manager, CloudWatch, ALB und MWAA konzipieren, aufbauen und betreiben • Wiederverwendbare Infrastrukturmuster mit CloudFormation, Helm und Terraform für Bereitstellungen in mehreren Umgebungen und Regionen etablieren • CI/CD-Architektur mit GitHub Actions, wiederverwendbaren Workflows, AWS-Authentifizierung auf OIDC-Basis, automatisierten Quality Gates, Deployment-Promotion und Umgebungsfreigaben leiten • Observability für AI-Plattformen verbessern und gestalten, einschließlich Dashboards, Logs, Alarmen, Prometheus/Grafana, OpenSearch, Langfuse und LLM-spezifischen Betriebsmetriken • Plattformfunktionen für GenAI-Workloads entwickeln, einschließlich der Überwachung der Modellverfügbarkeit • Gemeinsam mit Software-Engineering-Teams die Zuverlässigkeit von Deployments, Rollback-Strategien, Health Checks, Autoscaling, Lasttests und die Laufzeitperformance verbessern • Best Practices für Infrastruktursicherheit und Compliance definieren und durchsetzen • Technische Führung bei Kostenoptimierung, Kapazitätsplanung, Standardisierung von Umgebungen und betrieblicher Resilienz übernehmen • Engineers betreuen, Architektur- und Infrastrukturdesigns prüfen und Plattform-Engineering-Praktiken teamübergreifend weiterentwickeln

🎯 Anforderungen

• Abgeschlossenes Bachelorstudium in Informatik, Ingenieurwissenschaften, Informationstechnologie oder einem verwandten technischen Fachgebiet oder gleichwertige praktische Erfahrung • Mindestens 7 Jahre Erfahrung in DevOps, Platform Engineering, Cloud-Infrastruktur, Site Reliability Engineering oder Software Engineering • Ausgeprägte praktische Erfahrung mit AWS-/Azure-/GCP-Infrastrukturen und -Services, einschließlich Services für Container, Serverless, Netzwerke, Speicherung, Observability und Sicherheit • Erfahrung mit dem Design und Betrieb von Produktionssystemen auf Kubernetes, ECS/Fargate oder vergleichbaren Container-Orchestrierungsplattformen • Sehr gute Kenntnisse im Bereich Infrastructure as Code, insbesondere mit CloudFormation, Terraform, Helm oder vergleichbaren Tools • Fundierte Erfahrung mit CI/CD und GitHub Actions oder vergleichbaren Plattformen, einschließlich wiederverwendbarer Workflows, automatisierter Tests, Deployment Gates und Cloud-Authentifizierung • Erfahrung mit dem Aufbau und Betrieb von Observability-Lösungen unter Verwendung von CloudWatch, Prometheus/Grafana, OpenSearch oder vergleichbaren Tools • Fundiertes Verständnis von Cloud-Sicherheitspraktiken, IAM, Secrets Management, Zugriffen nach dem Prinzip der geringsten Berechtigungen, Audit-Logging und Compliance-Anforderungen • Erfahrung mit verteilten Systemen, Microservices, APIs, asynchronen Workloads und Deployments in mehreren Umgebungen • Nachweisliche Fähigkeit, technisches Design zu leiten, Engineers zu betreuen und Engineering-Praktiken teamübergreifend zu beeinflussen

🏖️ Vorteile

• Arbeitgeber mit gleichen Beschäftigungschancen • Angemessene Anpassungen zur Unterstützung von Bewerbenden und ihrer beruflichen Entwicklung • Unterstützung bei der Barrierefreiheit der Website, des Online-Bewerbungsprozesses und der Vorstellungsgespräche