Ingeniero Senior, Infraestructura de Datos

Resumen de posición:

Quotient busca un ingeniero senior en nuestro equipo de infraestructura de datos para diseñar y desarrollar nuestra infraestructura de nube, datos e inteligencia artificial que respalda nuestra plataforma de descubrimiento de fármacos genómica.

Trabajando dentro del equipo de Infraestructura de datos, liderará iniciativas complejas que abarcan la ingeniería de plataformas AWS, sistemas de datos científicos y cargas de trabajo de IA/ML. Colaborará estrechamente con ingenieros de la nube, ingenieros de datos, bioinformáticos, científicos de inteligencia artificial, biólogos computacionales y científicos experimentales para convertir las necesidades científicas en evolución en soluciones de ingeniería seguras, confiables y escalables.

Se trata de una función de colaborador individual de alto nivel con una autonomía técnica sustancial. Hará concesiones operativas y de arquitectura entre sistemas, establecerá patrones de ingeniería reutilizables y asesorará a nuestros ingenieros de nube e ingenieros de datos a través de revisiones de diseño, entrega y resolución de problemas. El rol no requiere una línea de gestión formal, pero sí un liderazgo técnico claro y responsabilidad por los resultados de la plataforma.

Esta función híbrida tiene su sede en el Campus de Investigación de Chesterford, cerca de Cambridge, y depende del Jefe de Infraestructura de Datos. El candidato seleccionado normalmente trabajará desde el campus al menos tres días a la semana, participará en el apoyo operativo y la escalada de incidentes, y debe tener permiso para trabajar en el Reino Unido.

Responsabilidades:

• Liderar la arquitectura y la evolución de nuestra infraestructura basada en AWS en servicios en la nube, plataformas de datos científicos y cargas de trabajo de IA/ML, equilibrando la velocidad de entrega, la confiabilidad, la seguridad y el costo.

• Diseñar e implementar patrones reutilizables de infraestructura como código, CI/CD y gestión ambiental que faciliten la construcción, prueba, implementación y operación de los sistemas de producción.

• Decisiones propias de ingeniería transversales para observabilidad, gestión de identidades y accesos, redes, resiliencia, capacidad, movimiento de datos y gestión del ciclo de vida.

• Asóciese con ingenieros de nube e ingenieros de datos para ofrecer soluciones integradas, brindando tutoría práctica a través del diseño técnico, revisión de código, respuesta a incidentes y mejora operativa.

• Trabajar con científicos de IA, biólogos computacionales y equipos científicos para traducir el desarrollo de modelos, la capacitación, la evaluación, la inferencia y los requisitos de datos en capacidades de plataforma seguras y reproducibles.

• Diagnosticar y resolver fallas complejas que abarcan infraestructura, canales de datos, aplicaciones y cargas de trabajo de IA; liderar revisiones de incidentes y garantizar que las acciones correctivas mejoren el sistema en general.

• Establecer y reforzar estándares de ingeniería para pruebas, documentación, gestión de versiones, preparación operativa, seguridad y visibilidad de costos en todo el equipo de Infraestructura de datos.

• Evaluar nuevas tecnologías y dar forma a la hoja de ruta de infraestructura con el Jefe de Infraestructura de Datos, tomando decisiones pragmáticas de construcción versus compra y secuenciación para una biotecnología en etapa inicial.

Calificaciones:

Esencial

• Experiencia sustancial en el diseño, construcción y operación de infraestructura de datos o nube de producción, generalmente obtenida a través de siete o más años de trabajo relevante o capacidad demostrada equivalente.

• Experiencia práctica avanzada con AWS y propiedad de múltiples sistemas de producción interdependientes, incluida la capacidad de solucionar fallas a través de los límites del servicio.

• Amplia experiencia en infraestructura como código, CI/CD, cargas de trabajo en contenedores, redes en la nube, gestión de identidades y accesos y observabilidad de la producción.

• Fuertes habilidades de ingeniería de software en Python y Linux, incluidas pruebas automatizadas, control de versiones, revisión de código y herramientas de plataforma o automatización mantenibles.

• Experiencia en soporte de sistemas o flujos de trabajo de ciencias biológicas con uso intensivo de datos, con suficiente conocimiento del dominio para razonar sobre grandes conjuntos de datos científicos, reproducibilidad, procedencia y necesidades científicas de los usuarios.

• Experiencia habilitando cargas de trabajo de IA/ML en entornos de nube, como preparación de datos, entrenamiento de modelos, evaluación, inferencia, orquestación o implementación de producción.

• Un historial de liderazgo de iniciativas técnicas complejas bajo ambigüedad, haciendo concesiones explícitas y siendo responsable de resultados operativos confiables.

• Capacidad demostrada para asesorar a ingenieros y comunicar claramente las opciones de arquitectura, riesgo y entrega a las partes interesadas tanto técnicas como científicas.

Experiencia deseable

• Genómica, patología digital, biología estructural u otras modalidades y formatos de datos científicos de gran volumen.

• AWS CDK, Batch, ECS, EKS, S3, RDS o Postgres, Athena, SageMaker, Bedrock o servicios equivalentes.

• Marcos de trabajo científico y orquestación de datos como Nextflow, Dagster, Airflow o similares.

• Controles de seguridad, privacidad o gobernanza de la plataforma para datos biomédicos o clínicos sensibles.

• Plataformas de identidad y tecnologías de federación como Entra ID, SSO o patrones de acceso basados ​​en roles.

• Trabajar en una empresa biotecnológica en etapa inicial, una startup de investigación intensiva u otro entorno que cambia rápidamente con un pequeño equipo de ingeniería.

Valores y comportamientos:

• Fomente el desacuerdo respetuoso y cultive interacciones libres de ego y de mente abierta para impulsarse continuamente unos a otros hacia la excelencia.

• Buscar perspectivas diversas; Practique la escucha activa y la curiosidad genuina para garantizar que todas las contribuciones sean valoradas, independientemente de la fuente.

• Reconocer el impacto de su comportamiento, lenguaje y actitudes, y esforzarse por lograr intercambios equilibrados y significativos que mejoren el crecimiento mutuo y la comprensión en todas las interacciones.

• Utilizar una mentalidad de dar prioridad a la empresa para guiar la toma de decisiones; priorizar el equipo sobre el éxito individual

• Asumir riesgos calculados y desafiar las convenciones en la búsqueda de resultados excepcionales.

Acerca del cociente:…

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