Engenheiro de plataforma sênior - plataforma de nuvem e ML (m/f/d)

Como engenheiro de plataforma – plataforma Cloud & ML (m/f/d), você será um contribuidor importante para a infraestrutura nativa da nuvem que alimenta nossa IA e o desenvolvimento de autonomia em escala global. Você projetará, implantará, operará e melhorará continuamente plataformas baseadas em Kubernetes que permitem que nossas equipes treinem, avaliem, implantem e monitorem cargas de trabalho de aprendizado de máquina de maneira confiável em regiões, nuvens e ambientes de computação.
Na Quantum Systems, construímos sistemas inteligentes não tripulados que operam sob restrições do mundo real. Nossas equipes de IA dependem de infraestrutura escalonável, segura e de alto desempenho para transformar dados, modelos e experimentos em recursos prontos para uso em campo. Nesta função, você ajudará a construir a espinha dorsal da plataforma de nuvem e ML que torna isso possível.
Você trabalhará em estreita colaboração com engenheiros de IA, engenheiros de dados, equipes de software, segurança, TI e partes interessadas de produtos para fornecer infraestrutura robusta, automatizada e amigável ao desenvolvedor para cargas de trabalho de ML em grande escala. Seu trabalho apoiará diretamente nossa missão de ampliar os limites dos sistemas autônomos por meio de software de ponta, computação de ponta e processamento de dados em tempo real alimentado por IA.
Qual é a sua missão do dia a dia:
• Projetar, implantar, operar e melhorar continuamente plataformas baseadas em Kubernetes para aprendizado de máquina e cargas de trabalho com uso intensivo de dados.

• Crie e mantenha clusters Kubernetes distribuídos globalmente com forte foco em confiabilidade, escalabilidade, segurança e observabilidade.
• Possuir o gerenciamento do ciclo de vida dos componentes da plataforma de ML, incluindo Kubeflow, Metaflow, orquestração de fluxo de trabalho, rastreamento de experimentos e ferramentas de MLOps relacionadas.
• Permita que as equipes de IA e de dados executem treinamento escalável, inferência, avaliação e pipelines de processamento de dados em ambientes de computação heterogêneos.
• Desenvolva fluxos de trabalho de infraestrutura como código, automação e GitOps para garantir operações de plataforma reproduzíveis, auditáveis ​​e eficientes.
• Gerencie cargas de trabalho habilitadas para GPU, agendamento, armazenamento, rede, segredos, controle de acesso e utilização de recursos com foco nos custos.
• Melhore a resiliência da plataforma por meio de monitoramento, alertas, resposta a incidentes, estratégias de backup, recuperação de desastres e planejamento de capacidade.
• Colabore com equipes de IA, software, DevOps, segurança e TI para definir padrões de plataforma, práticas recomendadas e padrões de implantação.
• Oferece suporte a cenários de infraestrutura híbrida e multinuvem, incluindo ambientes locais, de nuvem privada e de nuvem pública.
• Avaliar e integrar provedores de nuvem e tecnologias de infraestrutura, incluindo Azure, AWS, Telekom Cloud ou plataformas comparáveis.
• Melhorar continuamente a experiência do desenvolvedor para engenheiros de ML por meio de ferramentas de autoatendimento, documentação, modelos e abstrações de plataforma.

• Ajude a levar os recursos de IA do protótipo ao p