Ingersoll Rand
AI DevOps Engineer
Mexiko
MexikoState of Mexico, Mexiko
PythonAWSGCPDockerKubernetesTerraform
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Über die Stelle
Ingersoll Rand verpflichtet sich zu einer Arbeitsplatzvielfalt, die unsere Gemeinschaften widerspiegelt. Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert. Alle qualifizierten Bewerber erhalten eine Anstellung ohne Berücksichtigung von Alter, Herkunft, Hautfarbe, Familien- oder medizinischer Betreuungsurlaub, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, genetischen Informationen, Familienstand, medizinischem Zustand, nationaler Herkunft, körperlicher oder geistiger Behinderung, politischer Zugehörigkeit, geschütztem Veteranenstatus, Rasse, Religion, Geschlecht (einschließlich Schwangerschaft), sexueller Orientierung oder anderen Merkmalen, die durch geltende Gesetze, Vorschriften und Verordnungen geschützt sind.
ZUSAMMENFASSUNG DER ROLLE
Ermöglichen und skalieren Sie das GenAI-Programm von Ingersoll Rand durch Design, Aufbau und Betrieb der Produktionsinfrastruktur, die KI-gesteuerte Anwendungen im gesamten Unternehmen unterstützt. Diese Rolle konzentriert sich auf DevOps, Cloud-Infrastruktur, CI/CD, Beobachtbarkeit und Plattformzuverlässigkeit für GenAI-Systeme, die auf LLM APIs und Snowflake-nativen Fähigkeiten basieren.
Verantwortlich für den operativen Lebenszyklus von LLM-gestützten Systemen, einschließlich Prompt-Versionierung, Modellkonfiguration, Kostenkontrollen und Produktionszuverlässigkeit über Snowflake-native und API-basierte GenAI-Plattformen hinweg.
Sie arbeiten eng mit KI-Ingenieuren und Anwendungsentwicklern zusammen, um Prototypen in sichere, zuverlässige, beobachtbare und skalierbare KI-Anwendungen zu verwandeln und eine reibungslose Integration mit Unternehmenssystemen und Datenplattformen zu gewährleisten. Dies ist eine DevOps- und Plattform-Engineering-Rolle mit einem starken Fokus auf produktionsreife KI-Systeme.
DIEKERNHERAUSFORDERUNG
GenAI-Teams können schnell leistungsstarke Anwendungen mit LLM APIs erstellen – aber deren Produktion im Unternehmensmaßstab ist schwierig. Herausforderungen sind Umgebungsinkonsistenz, sicherer Datenzugriff, Beobachtbarkeit, Kostenkontrolle, CI/CD-Automatisierung und zuverlässige Integrationen mit Kerngeschäftssystemen.
Diese Rolle schließt diese Lücke, indem sie standardisierte Infrastruktur, Bereitstellungspipelines und operative Frameworks bereitstellt, damit KI-Teams schnell agieren können, ohne auf Zuverlässigkeit, Sicherheit oder Governance zu verzichten.
Was diese Rolle AUSMACHT
- Infrastruktur-Ingenieur, der KI-Teams durch Automatisierung und robuste Tools schneller agieren lässt
- Systemdenker, der Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz ausbalanciert
- Brücke zwischen KI-Innovation und Produktionsbetrieb, der komplexe Anforderungen in praktische Lösungen übersetzt
- Kontinuierlicher Lerner, der sich über das sich schnell entwickelnde KI-Ops-Ökosystem und Cloud-native Technologien auf dem Laufenden hält
HAUPTAUFGABEN
GENAI-PLATTFORM & INFRASTRUKTUR
- Entwurf, Aufbau und Wartung der Cloud-Infrastruktur für das Hosting von GenAI-Anwendungen unter Verwendung von GCP und Snowflake Container-Diensten
- Unterstützung von Snowflake-basierten KI-Workflows, einschließlich Datenaufnahme, Cortex Agents, Analyst und Suche
- Definieren standardisierter, wiederverwendbarer Infrastrukturmuster für KI-Anwendungen über Entwicklungs-, Staging- und Produktionsumgebungen hinweg
- Implementieren kostenbewusster Infrastrukturmuster (Warehouse-Größe, Service-Isolation, Token-Budgetierung) für GenAI-Workloads
- Evaluieren, Aufbauen und Unterstützen von Proof-of-Concept-Initiativen zur Bewertung aufkommender GenAI- und MLOps-Plattformen und Architekturen, mit Fokus auf Bereitstellung, Orchestrierung, Überwachung und Governance von LLM-basierten Systemen.
CI/CD & AUTOMATISIERUNG
- Aufbauen und Pflegen von CI/CD-Pipelines unter Verwendung von GitHub für KI-Anwendungen und Plattformdienste
- Automatisieren der Infrastrukturbereitstellung und Konfiguration von Umgebungen mithilfe von Infrastructure-as-Code
- Ermöglichen sicherer, wiederholbarer Bereitstellungen mit Strategien für Versionierung, Rollback und Umgebungsförderung
BEOBACHTBARKEIT & ZUVERLÄSSIGKEIT
- Implementieren von Beobachtbarkeit für GenAI-Systeme unter Verwendung von Langfuse und Snowflake-Beobachtbarkeitstools zur kontinuierlichen Verbesserung der Zuverlässigkeit und Nützlichkeit von KI-Systemen.
- Überwachen von Anwendungsgesundheit, Latenz, Nutzung, Fehlern und Kosten mithilfe von Dashboards, Alarmen und Runbooks zur Unterstützung eines zuverlässigen Produktionsbetriebs.
CLOUD- & CONTAINER-BETRIEB
- Verwaltung containerisierter Workloads über GCP und Snowflake Container hinweg
- Sicherstellen von sicherem Netzwerkverkehr, Geheimnisverwaltung, Zugriffskontrollen und Umgebungsisolierung
- Optimieren von Leistung, Skalierbarkeit und Kosten für KI-Anwendungs-Workloads
UNTERNEHMENSINTEGRATIONEN
- Unterstützen und Operationalisieren von Integrationen zwischen GenAI-Anwendungen und Unternehmenssystemen wie SAP, Salesforce, SharePoint und anderen internen/externen Plattformen
- Sicherstellen von Zuverlässigkeit, Sicherheit und Beobachtbarkeit von API-basierten und ereignisgesteuerten Integrationen
ZUSAMMENARBEIT & BEFÄHIGUNG
- Enge Zusammenarbeit mit KI-Ingenieuren, Daten-Ingenieuren und IT-Teams zur Beseitigung operativer Blocker
- Bereitstellen von Dokumentation, Vorlagen und Best Practices, die Teams befähigen, unabhängig bereitzustellen und zu betreiben
- Beitrag zu Standards für Sicherheit, Zuverlässigkeit und Governance über die GenAI-Plattform hinweg
ERFORDERLICHE QUALIFIKATIONEN
- 3+ Jahre Erfahrung in DevOps, Platform Engineering oder Software-Infrastruktur-Rollen; 1-2 Jahre speziell mit ML/KI-Infrastruktur oder MLOps
- Erfahrung im Betrieb von LLM-basierten Anwendungen in der Produktion, einschließlich Prompt-Management, Kostenüberwachung und Zuverlässigkeitspraktiken
- Umfangreiche Erfahrung mit CI/CD-Pipelines (GitHub Actions bevorzugt)
- Praktische Erfahrung mit containerisierten Anwendungen (Docker; Kubernetes oder verwaltete Containerplattformen)
- Erfahrung im Betrieb von Workloads auf GCP oder vergleichbaren Cloud-Plattformen
- Beherrschung von Infrastructure-as-Code-Tools (Terraform oder Äquivalent)
- Starke Skripting-Kenntnisse (Python und/oder Bash)
- Erfahrung in der Implementierung von Monitoring, Logging und Beobachtbarkeit für Produktionssysteme
- Erfahrung in der Unterstützung von API-basierten Anwendungen und Integrationen
- Fähigkeit zur Fehlerbehebung und zum Betrieb komplexer verteilter Systeme
- Starke Kommunikationsfähigkeiten und Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit technischen und geschäftlichen Teams
- Fließend in Englisch (schriftlich und mündlich)
- Bachelor- oder Master-Abschluss in Informatik, Software-Engineering, IT oder einem verwandten Bereich (oder gleichwertige Erfahrung)
BEVORZUGTE QUALIFIKATIONEN
- Erfahrung mit Snowflake, einschließlich Datenaufnahme-Pipelines und Snowflake-nativen Anwendungen
- Vertrautheit mit GenAI-Anwendungsarchitekturen (RAG, Agents, Prompt-Orchestrierung, API-basierte LLM-Nutzung)
- Erfahrung mit Langfuse oder ähnlichen KI-Beobachtbarkeitstools
- Erfahrung mit der Integration von Unternehmenssystemen (SAP, Salesforce, SharePoint usw.)
- Erfahrung mit Datenversionskontrolltools (DVC, Pachyderm, LakeFS)
- Kenntnisse von Vektordatenbanken und LLM-Infrastruktur (Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma)
- Cloud- oder MLOps-Zertifizierungen (AWS Machine Learning Specialty, AWS Solutions Architect, Kubernetes CKA/CKAD, Azure AI Engineer, GCP ML Engineer)
- Erfahrung in der Fertigungsindustrie oder im industriellen IoT
- Erfahrung mit Compliance- und Governance-Frameworks für KI/ML-Systeme
Ingersoll Rand Inc. (NYSE:IR), angetrieben von einem unternehmerischen Geist und Ownership-Mindset, widmet sich der Verbesserung des Lebens unserer Mitarbeiter, Kunden und Gemeinschaften. Kunden verlassen sich auf uns für unsere technologiegetriebene Exzellenz in der missionskritischen Strömungserzeugung und industriellen Lösungen über 40+ angesehene Marken hinweg, bei denen unsere Produkte und Dienstleistungen unter den komplexesten und härtesten Bedingungen glänzen. Unsere Mitarbeiter entwickeln Kunden für das Leben durch ihr tägliches Engagement für Fachwissen, Produktivität und Effizienz. Weitere Informationen finden Sie unter IRCO.com.
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