Vereinigtes Königreich
Eque2
JPMorgan Chase & Co.
Senior Lead Platform Engineer - Python
Vereinigtes Königreich
Glasgow, Scotland, Vereinigtes Königreich
PythonAWSGCPDockerKubernetesTerraform
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Über die Stelle
Sind Sie bereit, die Zukunft der Technologie bei einem weltweit führenden Finanzunternehmen mitzugestalten? Werden Sie Teil unseres Teams und leisten Sie einen echten Beitrag durch die Entwicklung fortschrittlicher Cloud-Plattformen, die datengestützte Entscheidungsfindungen ermöglichen. Bei JPMorganChase arbeiten Sie mit Top-Talenten zusammen, nutzen modernste Tools und helfen dabei, Lösungen bereitzustellen, die unsere Arbeitsweise transformieren. Dies ist Ihre Chance, Grenzen zu verschieben, Ihre Expertise zu erweitern und Teil eines Teams zu sein, das Innovation und kontinuierliches Lernen schätzt. Entdecken Sie ein berufliches Abenteuer, bei dem Ihre Ideen zählen und Ihre Fähigkeiten Veränderungen vorantreiben.
Als Senior Lead Software Engineer, Cloud Platform im Team für Corporate AI und Machine Learning Data Platforms entwerfen und liefern Sie sichere, qualitativ hochwertige Technologielösungen, die unsere Daten- und Analysestrategie unterstützen. Sie entwickeln cloudbasierte Produkte, steigern die Produktivität und ermöglichen verantwortungsvolle Innovationen im gesamten Unternehmen. Sie arbeiten mit anderen zusammen, um die Kraft künstlicher Intelligenz und machine learning zu nutzen, neue Möglichkeiten zu schaffen und den Geschäftserfolg voranzutreiben. Sie haben die Möglichkeit, in einem dynamischen, inklusiven Umfeld zu führen, zu wachsen und einen Unterschied zu machen.
Aufgaben
- Übernahme technischer Führung und Beratung für das Cloud-Engineering-Team.
- Leitung des Designs und der Entwicklung sicherer, skalierbarer und zuverlässiger Cloud-Infrastruktur und Plattform-Tools.
- Förderung der Einführung moderner Developer Experience (DevEx)-Praktiken sowie Weiterentwicklung von CI/CD und Entwickler-Tooling.
- Förderung der Einführung und Governance genehmigter KI-gestützter Engineering-Praktiken in allen Teams zur Verbesserung der Codequalität, Liefergeschwindigkeit und operativen Ergebnisse (z. B. KI-gestützte Code-Reviews/Refactoring, Testbeschleunigung, Release-Bereitschaft, Vorfall-/Ursachenanalyse), bei gleichzeitiger Etablierung messbarer Validierungsstandards (sicheres Programmieren, Peer-Review, automatisierte Tests) und Förderung der Wiederverwendung bewährter Muster und Automatisierung innerhalb der SDLC/TLM-Toolchain.
- Anwendung von Kenntnissen über Tools innerhalb der Software Development Life Cycle-Toolchain, einschließlich genehmigter KI-gestützter Entwicklungs- und Automatisierungsfunktionen, um den durch Automatisierung in großem Maßstab erzielten Mehrwert zu steigern.
- Ausrichtung der Plattformstrategie und Roadmaps an den Geschäftsprioritäten sowie Leitung funktionsübergreifender Modernisierungsinitiativen.
- Evaluierung, Integration und Governance strategischer Tools zur Verbesserung der Developer Experience.
- Zusammenarbeit mit Entwicklungsteams zur Identifizierung und Beseitigung von Plattform-Engpässen.
- Definition und Förderung von 'Paved Paths' und Self-Service-Workflows für Entwickler.
- Implementierung von Echtzeit-Telemetrie-Pipelines und Workflows für Plattform-Observability und Analytik.
- Förderung der Nutzung von Produktivitätstools durch Dokumentation, Schulung und Engagement in der Entwickler-Community.
- Standardisierung der Nutzung von KI-gestützten Coding-Tools und KI-gestützten Entwicklungsökosystemen.
- Beitrag zum Design und zur Entwicklung von KI-Agenten und Model Context Protocol (MCP)-Integrationen unter Verwendung von Frameworks wie Google ADK und Anthropic SDKs.
Erforderliche Qualifikationen, Fähigkeiten und Kenntnisse
- Formale Ausbildung oder Zertifizierung im Bereich Software-Engineering-Konzepte.
- Praktische Erfahrung mit mindestens einem großen Cloud-Anbieter (AWS, Azure oder GCP).
- Fortgeschrittene Kenntnisse in Containerisierungs- und Orchestrierungsplattformen (Docker, Kubernetes, ECS usw.).
- Nachgewiesene Erfahrung in der Leitung des effektiven Einsatzes von unternehmensweit autorisierten KI-gestützten Softwareentwicklungstools im Arbeitsumfeld (z. B. für Coding, Code-Review, Testbeschleunigung, Fehlerbehebung) mit der Fähigkeit, Teamerwartungen für die Validierung von KI-Ausgaben hinsichtlich Korrektheit, Leistung und Sicherheit festzulegen.
- Fundiertes Verständnis für den verantwortungsvollen KI-Einsatz in Engineering-Workflows, einschließlich Überlegungen zur Datensensibilität, sicheren Handhabung von Ein-/Ausgaben sowie Einhaltung von Resilienz- und Sicherheitsanforderungen; Erfahrung im Coaching von Senior Engineers/Leads zu konformen Nutzungsmustern und Kontrollen.
- Expertise in Developer Experience (DevEx) und CI/CD-Tools (Jenkins, Spinnaker, Bitbucket, GitHub usw.).
- Fundierte Kenntnisse der Cloud-Sicherheits-Best-Practices, Shift-Left-Methoden und DevSecOps-Prozesse.
- Programmierkenntnisse in Golang oder Python, mit Verständnis für Best Practices der Softwareentwicklung.
- Kenntnisse in Cloud-Infrastruktur-Bereitstellungstools (Terraform, KRO, Crossplane usw.).
- Erfahrung mit Logging- und Monitoring-Tools (Splunk, Grafana, Datadog, Prometheus usw.).
- Tiefgreifendes Verständnis von Cloud-Infrastruktur-Design, Architektur und Migrationsstrategien.
- Kenntnisse in KI-gestützten Coding-Workflows, einschließlich LLM-gestützter Entwicklungstools, spezifikationsgetriebener Entwicklung und Prompt Engineering.
Bevorzugte Qualifikationen, Fähigkeiten und Kenntnisse
- Master-Abschluss in einem verwandten Bereich sowie Zertifizierungen in Cloud-, Kubernetes- oder Infrastructure-as-Code-Technologien.
- Erfahrung in der Implementierung von Multi-Cloud-Architekturen und der Leitung der End-to-End-Plattformentwicklung.
- Hintergrund im Design und der Entwicklung skalierbarer KI/ML- oder Datenplattformen.
- Erfahrung mit Automatisierung und Workflow-Orchestrierung zur Steigerung der operativen Effizienz.
- Veröffentlichte Beiträge zu Open-Source- oder branchenweit anerkannten Projekten.
- Praktische Erfahrung im Aufbau von KI-Agenten und MCP-Servern/Integrationen in großem Maßstab unter Verwendung von Frameworks wie Google ADK, Anthropic SDKs und Agent-Orchestrierungs-Tooling.
- Erfahrung in der Erweiterung von KI-gestützten Coding-Ökosystemen mit unternehmensspezifischen Tools zur Verbesserung der Entwicklerproduktivität und Plattform-Engineering-Workflows.
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