Leitender Ingenieur, Dateninfrastruktur

Zusammenfassung der Position:

Quotient sucht einen leitenden Ingenieur in unserem Dateninfrastrukturteam, der unsere Cloud-, Daten- und KI-Infrastruktur entwerfen und weiterentwickeln soll, die unserer genomischen Arzneimittelforschungsplattform zugrunde liegt.

Als Teil des Data Infrastructure-Teams leiten Sie komplexe Initiativen, die AWS-Plattform-Engineering, wissenschaftliche Datensysteme und KI/ML-Workloads umfassen. Sie arbeiten eng mit Cloud-Ingenieuren, Dateningenieuren, Bioinformatikern, KI-Wissenschaftlern, Computerbiologen und experimentellen Wissenschaftlern zusammen, um sich entwickelnde wissenschaftliche Anforderungen in sichere, zuverlässige und skalierbare technische Lösungen umzuwandeln.

Hierbei handelt es sich um eine leitende Einzelmitarbeiterrolle mit erheblicher technischer Autonomie. Sie treffen systemübergreifende Architektur- und Betriebskompromisse, etablieren wiederverwendbare technische Muster und betreuen unsere Cloud Engineers und Data Engineers bei Designüberprüfungen, Lieferung und Fehlerbehebung. Die Rolle erfordert kein formelles Linienmanagement, aber eine klare technische Führung und Verantwortung für die Ergebnisse der Plattform.

Diese hybride Rolle ist auf dem Chesterford Research Campus in der Nähe von Cambridge angesiedelt und dem Leiter der Dateninfrastruktur unterstellt. Der erfolgreiche Kandidat arbeitet normalerweise mindestens drei Tage pro Woche auf dem Campus, beteiligt sich an der operativen Unterstützung und der Eskalation von Vorfällen und muss über eine Arbeitserlaubnis im Vereinigten Königreich verfügen.

Verantwortlichkeiten:

• Leiten Sie die Architektur und Weiterentwicklung unserer AWS-basierten Infrastruktur über Cloud-Dienste, wissenschaftliche Datenplattformen und KI/ML-Workloads hinweg und stimmen Sie dabei Liefergeschwindigkeit, Zuverlässigkeit, Sicherheit und Kosten ab.

• Entwerfen und implementieren Sie wiederverwendbare Infrastructure-as-Code-, CI/CD- und Umgebungsmanagementmuster, die das Erstellen, Testen, Bereitstellen und Betreiben von Produktionssystemen erleichtern.

• Eigene übergreifende technische Entscheidungen für Beobachtbarkeit, Identitäts- und Zugriffsmanagement, Netzwerk, Ausfallsicherheit, Kapazität, Datenbewegung und Lebenszyklusmanagement.

• Arbeiten Sie mit Cloud Engineers und Data Engineers zusammen, um integrierte Lösungen bereitzustellen und praktische Betreuung durch technisches Design, Codeüberprüfung, Reaktion auf Vorfälle und betriebliche Verbesserungen bereitzustellen.

• Arbeiten Sie mit KI-Wissenschaftlern, Computerbiologen und wissenschaftlichen Teams zusammen, um Modellentwicklung, Training, Bewertung, Inferenz und Datenanforderungen in sichere, reproduzierbare Plattformfunktionen umzusetzen.

• Diagnostizieren und beheben Sie komplexe Fehler in den Bereichen Infrastruktur, Datenpipelines, Anwendungen und KI-Workloads. Sie leiten Vorfallüberprüfungen und stellen sicher, dass Korrekturmaßnahmen das Gesamtsystem verbessern.

• Etablieren und stärken Sie technische Standards für Tests, Dokumentation, Release-Management, Betriebsbereitschaft, Sicherheit und Kostentransparenz im gesamten Dateninfrastrukturteam.

• Bewerten Sie neue Technologien und gestalten Sie die Infrastruktur-Roadmap mit dem Leiter der Dateninfrastruktur, indem Sie pragmatische Build-versus-Buy- und Sequenzierungsentscheidungen für ein Biotech-Unternehmen im Frühstadium treffen.

Qualifikationen:

Unverzichtbar

• Umfangreiche Erfahrung im Entwerfen, Aufbau und Betrieb von Produktions-Cloud- oder Dateninfrastrukturen, die in der Regel durch sieben oder mehr Jahre relevanter Arbeit oder gleichwertige nachgewiesene Fähigkeiten erworben wurden.

• Erweiterte praktische Erfahrung mit AWS und Besitz mehrerer voneinander abhängiger Produktionssysteme, einschließlich der Fähigkeit, Fehler über Servicegrenzen hinweg zu beheben.

• Umfangreiche Erfahrung mit Infrastructure-as-Code, CI/CD, Container-Workloads, Cloud-Netzwerken, Identitäts- und Zugriffsverwaltung und Produktionsobservability.

• Starke Software-Engineering-Kenntnisse in Python und Linux, einschließlich automatisierter Tests, Versionskontrolle, Codeüberprüfung und wartbarer Automatisierung oder Plattformtools.

• Erfahrung in der Unterstützung datenintensiver Life-Science-Systeme oder -Workflows mit ausreichendem Domänenverständnis, um über große wissenschaftliche Datensätze, Reproduzierbarkeit, Herkunft und wissenschaftliche Benutzerbedürfnisse nachzudenken.

• Erfahrung in der Ermöglichung von KI/ML-Workloads in Cloud-Umgebungen, z. B. Datenvorbereitung, Modellschulung, Auswertung, Inferenz, Orchestrierung oder Produktionsbereitstellung.

• Eine Erfolgsbilanz bei der Leitung komplexer technischer Initiativen unter Mehrdeutigkeit, der Einbeziehung expliziter Kompromisse und der Gewährleistung zuverlässiger Betriebsergebnisse.

• Nachgewiesene Fähigkeit, Ingenieure zu betreuen und Architektur-, Risiko- und Lieferentscheidungen sowohl technischen als auch wissenschaftlichen Interessenvertretern klar zu kommunizieren.

Wünschenswerte Erfahrung

• Genomik, digitale Pathologie, Strukturbiologie oder andere umfangreiche wissenschaftliche Datenmodalitäten und -formate.

• AWS CDK, Batch, ECS, EKS, S3, RDS oder Postgres, Athena, SageMaker, Bedrock oder gleichwertige Dienste.

• Wissenschaftliche Workflow- und Datenorchestrierungs-Frameworks wie Nextflow, Dagster, Airflow oder ähnliches.

• Plattformsicherheits-, Datenschutz- oder Governance-Kontrollen für sensible biomedizinische oder klinische Daten.

• Identitätsplattformen und Föderationstechnologien wie Entra ID, SSO oder rollenbasierte Zugriffsmuster.

• Arbeiten in einem Biotech-Unternehmen im Frühstadium, einem forschungsintensiven Startup oder einem anderen sich schnell verändernden Umfeld mit einem kleinen Ingenieurteam.

Werte und Verhaltensweisen:

• Ermutigen Sie zu respektvollen Meinungsverschiedenheiten und pflegen Sie aufgeschlossene, egofreie Interaktionen, um sich gegenseitig kontinuierlich zu Höchstleistungen anzuspornen

• Suchen Sie nach verschiedenen Perspektiven; Üben Sie aktives Zuhören und echte Neugier, um sicherzustellen, dass alle Beiträge geschätzt werden, unabhängig von der Quelle

• Erkennen Sie die Auswirkungen Ihres Verhaltens, Ihrer Sprache und Ihrer Einstellungen und streben Sie nach einem ausgewogenen, sinnvollen Austausch, der das gegenseitige Wachstum und das Verständnis in allen Interaktionen fördert

• Nutzen Sie eine unternehmensorientierte Denkweise als Orientierungshilfe bei der Entscheidungsfindung. Geben Sie dem Team Vorrang vor dem individuellen Erfolg

• Gehen Sie kalkulierte Risiken ein und hinterfragen Sie Konventionen auf der Suche nach außergewöhnlichen Ergebnissen

Über Quotient:…

Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/flagshippioneeringinc/senior-engineer-data-infrastructure-cambridge-91908)