مهندس بنية GCP - جوجل كلاود، تيرافورم، بايثون، باش، GKE، CI/CD

قبل التقدم لوظيفة، اختر تفضيل اللغة من الخيارات المتاحة في أعلى يمين هذه الصفحة.

استكشف فرصتك التالية في مؤسسة من فئة Fortune Global 500. تخيل إمكانات مبتكرة، جرّب ثقافتنا المجزية، واعمل مع فرق موهوبة تساعدك على التطور يومًا بعد يوم. نحن نعرف ما يلزم لقيادة UPS نحو المستقبل — أشخاص يجمعون بين المهارة والشغف. إذا كانت لديك الصفات والدافع لقيادة نفسك أو فرق، فهناك أدوار جاهزة لتنمية مهاراتك ورفعك إلى المستوى التالي.

الوصف الوظيفي:

ملخص الوظيفة:

نبحث عن مهندس بنية سحابية عالي المهارة في GCP لتصميم وبناء وإدارة البنية التحتية السحابية التي تدير به GenAI على نطاق. في هذا الدور، ستستخدم Google Cloud Platform (GCP) Vertex AI و IBM Watsonx وتقنيات الحاويات مثل Docker وKubernetes (GKE) لتقديم حلول ذكاء اصطناعي آمنة وقابلة للتوسع وعالية الأداء. ستتولى دورة حياة البنية التحتية من التصميم والتوفير إلى التشغيل الآلي والمراقبة والتحسين، مع تمكين علماء البيانات ومهندري ML من نشر وتشغيل أحمال GenAI بسلاسة.

المسؤوليات الأساسية:

هندسة البنية التحتية والسحابة والمنصة

• تصميم وتوفير وصيانة بنية تحتية قابلة للتوسع وآمنة وفعالة من حيث التكلفة لتطبيقات GenAI على GCP.

  
  
  

• نشر وإدارة أعباء العمل المحجوزة باستخدام Docker وKubernetes (GKE).

  
  
  

• تكوين وتحسين منصتي Vertex AI و IBM Watsonx من أجل التدريب، والتحسين الدقيق، وخدمة النماذج الكبيرة وغيرها من النماذج التوليدية.

  
  
  

• تنفيذ مجموعات GPU/TPU عالية الأداء لدعم التدريب الموزع والاستدلال على نطاق واسع.

  
  
  

• ضمان استمرارية العمل من خلال النسخ الاحتياطي والتعافي من الكوارث ونشر عبر مناطق متعددة.

  
  
  

الأتمتة والموثوقية

• تطوير وصيانة قوالب IbC مع Terraform أو Cloud Deployment Manager.

  
  
  

• اعتماد ممارسات GitOps (Flux) لإدارة دورة حياة البنية التحتية.

  
  
  

• بناء وتحسين خطوط CI/CD لخطوط البيانات، وج workflows النماذج، وتطبيقات GenAI.

  
  
  

• تطبيق مبادئ SRE (SLIs,SLOs,SLAs) لضمان موثوقية المنصة ووقت التشغيل.

  
  
  

الأمان والحوكمة والامتثال

• دمج أفضل ممارسات DevSecOps عبر دورة حياة البنية التحتية، بما في ذلك السياسات ككود، وفحص الثغرات، وإدارة الأسرار.

  
  
  

• فرض إدارة الهوية والوصول (IAM)، وتقسيم الشبكة، وتشفير البيانات بما يتوافق مع المعايير (HIPAA، SOX، GDPR، FedRAMP).

  
  
  

• التعاون مع فرق الأمن والامتثال لتطبيق أطر الحوكمة لمنصات GenAI.

  
  
  

المراقبة والرؤية وتحسين التكلفة

• تنفيذ مقاييس الرؤية (Prometheus، Grafana، Cloud Monitoring، Datadog) لمراقبة صحة البنية وقياسات ML الخاصة (انحراف النماذج، الشذوذ في البيانات).

  
  
  

• تحديد مؤشرات الأداء الرئيسية لمراقبة صحة النظام وأدائه واعتماده عبر أحمال AI.

  
  
  

• تحسين كفاءة تكلفة السحابة لأعباء عمل GPU/TPU المكثفة باستخدام التوسع الآلي، والحالات القابلة للإيقاف، ومراقبة الاستخدام.

  
  
  

التعاون والتمكين

• الشراكة مع علماء البيانات ومهندسي ML وفرق البرمجيات لسلاسة تطوير ونشر تطبيقات GenAI.

  
  
  

• توفير التهيئة والوثائق والقوالب المعاد استخدامها لتمكين تبني أنظف للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

  
  
  

• ابقَ على اطلاع بأحدث التطورات في GenAI والبنية السحابية الأصلية وحوكمة الحاويات.

  
  
  

التعليم المطلوب

درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الكمبيوتر، هندسة البرمجيات أو مجال ذي صلة.

الخبرة المطلوبة

• 5+ سنوات خبرة في هندسة البنية السحابية، أو DevOps، أو هندسة المنصات.

  
  
  

• خبرة في حالات GenAI (دردشات، إنشاء المحتوى، مساعدو الأكواد، إلخ).

  
  
  

• خبرة عملية قوية مع GCP وخاصة Vertex AI.

  
  
  

• خبرة مع IBM Watsonx لنشر وتسيير تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

  
  
  

• مهارات مثبتة في Docker، Kubernetes (GKE)، وإدارة الحاويات على نطاق واسع.

  
  
  

• إجادة بــPython، Bash أو لغات سكربت أخرى ذات صلة.

  
  
  

• فهم قوي لشبكات السحابة، وIAM، وأفضل ممارسات الأمان.

  
  
  

• خبرة بأدوات CI/CD (GitHub Actions، GitLab CI، Jenkins) وأدوات IaC (Terraform، Pulumi، Ansible، Deployment Manager).

  
  
  

• الإلمام بخطوط أنابيب البيانات وأدوات التكامل (Dataflow، Apache Beam، Pub/Sub، Kafka).

  
  
  

• مهارات ممتازة في حل المشكلات، التصحيح، والتواصل.

  
  
  

الخبرة المفضلة

• ممارسات MLOps لنشر النماذج ومراقبتها وإعادة تدريبها.

  
  
  

• التعرّض لبيئات سحابية متعددة أو هجينة (GCP، AWS، Azure، في الموقع).

  
  
  

• خبرة عملية مع مخازن الميزات (Vertex AI Feature Store، Feast) وأدوات مراقبة ML (EvidentlyAI، Fiddler).

  
  
  

• معرفة أطر التدريب الموزع (Horovod، DeepSpeed، PyTorch Distributed).

  
  
  

• مساهمات في مشاريع مفتوحة المصدر في البنية التحتية أو MLOps أو GenAI.

  
  
  

• خبرة في إدارة البنية التحتية في الصناعات المنظمة.

  
  
  

الشهادات المفضلة:

• Google Cloud Certified - Professional Cloud Architect

  
  
  

• Google Cloud Certified - Machine Learning Engineer

  
  
  

• Certified Kubernetes Administrator (CKA) أو Certified Kubernetes Application Developer (CKAD)

  
  
  

• IBM Certified Watsonx Generative AI Engineer – Associate

  
  
  

• IBM Certified Solution Architect - Cloud Pak for Data

  
  
  

• شهادات أخرى ذات صلة في الذكاء الاصطناعي، تعلم الآلة، أو تقنيات الحوسبة السحابية الأصلية.

  
  
  

نوع الوظيفة:
دائم

يلتزم UPS بتوفير مكان عمل خالٍ من التمييز والتحرش والانتقام.