Azure AI Services Engineer in SquareOne

Platform konzentriert sich auf die sich schnell entwickelnden Bereiche der künstlichen Intelligenz (KI) und konzentriert sich auf die Ermöglichung hochwertiger KI-Anwendungsfälle durch zweckmäßige Plattformen. Im Kern zielt die Plattform darauf ab, die Grundlage für ein Kompetenzzentrum für KI und GenAI zu schaffen, einen innovativen Knotenpunkt, der führende KI-Experten zusammenbringt. Dies ist ein Ort, an dem bewährte KI-Praktiken ausgetauscht und neue Ideen erforscht werden, um unser Engagement für die Förderung von Innovation und Exzellenz zur Unterstützung der Zehnjahresziele zu stärken.

• Bachelor-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich; oder gleichwertige Erfahrung.
• 5+ Jahre Erfahrung in Azure Cloud Engineering und Architektur.
• Ausgeprägtes Verständnis der wichtigsten Azure-Dienste.
• Nachgewiesene Erfahrung mit Azure AI-Diensten wie Azure Machine Learning, Cognitive Services usw.
• Kenntnisse in Infrastructure as Code.
• Erfahrung mit Containerisierungstechnologien wie Docker und Orchestrierungsplattformen wie Kubernetes.
• Kenntnisse im Umgang mit CI/CD-Pipelines und -Tools.
• Solides Verständnis von Netzwerkkonzepten, bewährten Sicherheitspraktiken und Cloud-Governance.
• Ausgezeichnete Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit, selbstständig und im Team zu arbeiten.
• Kenntnisse über DevOps-Praktiken.

Platform konzentriert sich auf die sich schnell entwickelnden Bereiche der künstlichen Intelligenz (KI) und konzentriert sich auf die Ermöglichung hochwertiger KI-Anwendungsfälle durch zweckmäßige Plattformen. Im Kern zielt die Plattform darauf ab, die Grundlage für ein Kompetenzzentrum für KI und GenAI zu schaffen, einen innovativen Knotenpunkt, der führende KI-Experten zusammenbringt. Dies ist ein Ort, an dem bewährte KI-Praktiken ausgetauscht und neue Ideen erforscht werden, um unser Engagement für die Förderung von Innovation und Exzellenz zur Unterstützung der Zehnjahresziele zu stärken.

,[Entwerfen, entwickeln und verwalten Sie eine robuste und skalierbare Azure-Cloud-Infrastruktur zur Unterstützung der Plattform., Implementieren und warten Sie KI-/GenAI-Dienste mithilfe von Azure-KI-Diensten, z. B. Azure OpenAI-Angebote., Arbeiten Sie mit Datenwissenschaftlern, MLOps-Ingenieuren und Entwicklern zusammen, um KI-Dienste in der Produktion bereitzustellen., Optimieren Sie cloudbasierte Systeme für Leistung, Zuverlässigkeit und Kosteneffizienz., Überwachen und beheben Sie Fehler in der Cloud-Infrastruktur und sorgen Sie für hohe Verfügbarkeit und Sicherheit ., Automatisieren Sie Cloud-Vorgänge und -Prozesse mithilfe von Automatisierungstools., Bleiben Sie über die neuesten Azure-Dienste, Best Practices und Branchentrends im Bereich KI/GenAI auf dem Laufenden., Bieten Sie Teammitgliedern technische Anleitung und Mentoring in Bezug auf Cloud und KI Projekte., Dokumentation für Designspezifikationen, Prozesse und Verfahren entwickeln und pflegen., Infrastruktur als Code mit Bicep entwickeln., CI/CD-Pipelines für die Bereitstellung und das automatische Testen des Infrastrukturcodes pflegen.] Beiträge: Azure Cloud, Maschinelles Lernen, Docker , Kubernetes, DevOps, Azure AI Services, Azure