مهندس بنية تحتية وعمليات DevOps - AWS SageMaker Unified Studio

حولنا: حيث يلتقي أفضل المواهب التقنية مع الفرص العالمية!
في زينون7، نعمل مع الشركات الرائدة والشركات الناشئة المبتكرة على مشاريع مثيرة ومتطورة تستفيد من أحدث التقنيات عبر مختلف مجالات تكنولوجيا المعلومات بما في ذلك البيانات، الويب، البنية التحتية، الذكاء الاصطناعي، والعديد من المجالات الأخرى.
تتيح لنا خبرتنا في تطوير حلول تكنولوجيا المعلومات والموارد عند الطلب الشراكة مع العملاء في المبادرات التحويلية، مما يعزز الابتكار ونمو الأعمال.
سواء كان ذلك من خلال تمكين المنظمات العالمية أو التعاون مع الشركات الناشئة الرائدة، نحن ملتزمون بتقديم حلول متقدمة وفعالة تلبي أكثر التحديات تعقيدًا في عصرنا.
الموقع: عن بُعد (الهند / المملكة المتحدة) الخبرة: 5-7 سنوات نوع العمل: دوام كامل حول الدور نحن نبحث عن مهندس بنية تحتية وعمليات DevOps ماهر لدعم تطوير ونشر AWS SageMaker Unified Studio، مع البناء على نظام SageMaker الحالي.
يتضمن الدور تصميم وأتمتة وصيانة البنية التحتية السحابية الأصلية التي تمكن سير العمل القابل للتوسع والآمن والفعال في التعلم الآلي.
ستتعاون مع علماء البيانات، مهندسي التعلم الآلي، وفرق المنصات لضمان التكامل السلس للميزات الجديدة في Unified Studio، مع التركيز على الموثوقية، والأتمتة، والتميز التشغيلي.
المسؤوليات الرئيسية تصميم وتنفيذ البنية التحتية السحابية لدعم ميزات SageMaker Unified Studio.
أتمتة خطوط نشر البرمجيات باستخدام أدوات CI/CD (CodePipeline، Jenkins، GitHub Actions، إلخ).
إدارة البنية التحتية ككود (IaC) باستخدام Terraform/CloudFormation.
ضمان قابلية التوسع، والأمان، والامتثال لأحمال العمل في التعلم الآلي في AWS.
مراقبة وتحسين بيئات SageMaker Studio، بما في ذلك دفاتر الملاحظات، خطوط الأنابيب، ونقاط النهاية.
التعاون مع مهندسي التعلم الآلي لدمج قدرات Unified Studio الجديدة في سير العمل الحالي.
تنفيذ حلول المراقبة (CloudWatch، Prometheus، Grafana) للمراقبة الاستباقية.
استكشاف مشكلات البنية التحتية والنشر عبر أنظمة التعلم الآلي الموزعة.
دفع أفضل الممارسات في DevOps للأتمتة، والاختبار، وإدارة الإصدارات.
المؤهلات درجة البكالوريوس في علوم الحاسوب، الهندسة، أو مجال ذي صلة.
3-5 سنوات من الخبرة في أدوار البنية التحتية/DevOps.
خبرة قوية في خدمات AWS: SageMaker، EC2، S3، IAM، CloudFormation، Lambda، EKS.
خبرة عملية مع خطوط أنابيب CI/CD وإطارات الأتمتة.
إتقان Terraform، CloudFormation، أو Ansible للبنية التحتية ككود.
فهم قوي لـ Docker وKubernetes لأحمال العمل في التعلم الآلي المعبأة.
معرفة بسير العمل في التعلم الآلي وSageMaker Studio (يفضل).
مهارات برمجة قوية في Python، Bash، أو Go.
خبرة في أدوات المراقبة/التسجيل (CloudWatch، ELK، Prometheus).
مهارات ممتازة في حل المشكلات والتواصل.
المهارات المفضلة التعرض لـ SageMaker Unified Studio أو منصات تنسيق التعلم الآلي المماثلة.
معرفة بخطوط أنابيب هندسة البيانات وإدارة دورة حياة التعلم الآلي.
خبرة في العمل في الخدمات المالية أو الصناعات المنظمة (مكافأة).