Kıdemli Mühendis, Veri Altyapısı

Pozisyon Özeti:

Quotient, genom biliminde ilk ilaç keşif platformumuzu destekleyen bulut, veri ve yapay zeka altyapımızı tasarlamak ve geliştirmek için Veri Altyapısı ekibimize bir Kıdemli Mühendis arıyor.

Veri Altyapısı ekibinde çalışarak AWS platform mühendisliğini, bilimsel veri sistemlerini ve AI/ML iş yüklerini kapsayan karmaşık girişimlere liderlik edeceksiniz. Gelişen bilimsel ihtiyaçları güvenli, güvenilir ve ölçeklenebilir mühendislik çözümlerine dönüştürmek için bulut mühendisleri, veri mühendisleri, biyoinformatikçiler, yapay zeka bilim adamları, hesaplamalı biyologlar ve deneysel bilim adamlarıyla yakın işbirliği içinde olacaksınız.

Bu, önemli düzeyde teknik özerkliğe sahip, üst düzey bireysel katılımcı rolüdür. Sistemler arası mimari ve operasyonel ödünleşimler yapacak, yeniden kullanılabilir mühendislik kalıpları oluşturacak ve tasarım incelemeleri, teslimat ve sorun giderme yoluyla Bulut Mühendislerimize ve Veri Mühendislerimize danışmanlık yapacaksınız. Rol, resmi hat yönetimi gerektirmez ancak platform sonuçları için açık teknik liderlik ve hesap verebilirlik gerektirir.

Bu hibrit rol, Cambridge yakınlarındaki Chesterford Araştırma Kampüsü'nde bulunmaktadır ve Veri Altyapısı Başkanına rapor vermektedir. Başarılı aday normalde haftada en az üç gün kampüste çalışacak, operasyonel destek ve olay yükseltme süreçlerine katılacak ve Birleşik Krallık'ta çalışma iznine sahip olmalıdır.

Sorumluluklar:

• Teslimat hızını, güvenilirliği, güvenliği ve maliyeti dengeleyerek bulut hizmetleri, bilimsel veri platformları ve AI/ML iş yükleri genelinde AWS tabanlı altyapımızın mimarisine ve gelişimine liderlik edin.

• Üretim sistemlerinin oluşturulmasını, test edilmesini, dağıtılmasını ve çalıştırılmasını kolaylaştıran yeniden kullanılabilir kod olarak altyapı, CI/CD ve ortam yönetimi modellerini tasarlayın ve uygulayın.

• Gözlemlenebilirlik, kimlik ve erişim yönetimi, ağ oluşturma, esneklik, kapasite, veri hareketi ve yaşam döngüsü yönetimi için kendi kesişen mühendislik kararları.

• Entegre çözümler sunmak, teknik tasarım, kod incelemesi, olay müdahalesi ve operasyonel iyileştirme aracılığıyla pratik rehberlik sağlamak için Bulut Mühendisleri ve Veri Mühendisleriyle ortaklık yapın.

• Model geliştirme, eğitim, değerlendirme, çıkarım ve veri gereksinimlerini güvenli, tekrarlanabilir platform yeteneklerine dönüştürmek için yapay zeka bilim insanları, hesaplamalı biyologlar ve bilimsel ekiplerle birlikte çalışın.

• Altyapıyı, veri hatlarını, uygulamaları ve yapay zeka iş yüklerini kapsayan karmaşık arızaları teşhis edin ve çözün; Olay incelemelerine liderlik etmek ve düzeltici eylemlerin daha geniş sistemi iyileştirmesini sağlamak.

• Veri Altyapısı ekibi genelinde test etme, dokümantasyon, sürüm yönetimi, operasyonel hazırlık, güvenlik ve maliyet görünürlüğüne yönelik mühendislik standartlarını oluşturun ve güçlendirin.

• Yeni teknolojileri değerlendirin ve Veri Altyapısı Başkanı ile altyapı yol haritasını şekillendirin, erken aşamadaki bir biyoteknoloji için pragmatik yap-satın al ve sıralama kararları alın.

Nitelikler:

Temel

• Üretim bulutu veya veri altyapısı tasarlama, oluşturma ve işletme konusunda, genellikle yedi veya daha fazla yıllık ilgili çalışma veya eşdeğer kanıtlanmış yetenek yoluyla kazanılan önemli deneyim.

• AWS ile gelişmiş uygulamalı deneyim ve hizmet sınırları ötesindeki arızaları giderme yeteneği de dahil olmak üzere birden fazla birbirine bağımlı üretim sistemine sahip olma.

• Kod olarak altyapı, CI/CD, kapsayıcılı iş yükleri, bulut ağı, kimlik ve erişim yönetimi ve üretim gözlemlenebilirliği konularında güçlü deneyim.

• Otomatik test, sürüm kontrolü, kod incelemesi ve sürdürülebilir otomasyon veya platform araçları dahil olmak üzere Python ve Linux'ta güçlü yazılım mühendisliği becerileri.

• Büyük bilimsel veri kümeleri, tekrarlanabilirlik, kaynak ve bilimsel kullanıcı ihtiyaçları hakkında akıl yürütmeye yönelik yeterli alan anlayışıyla, veri yoğunluklu yaşam bilimi sistemlerini veya iş akışlarını destekleme deneyimi.

• Veri hazırlama, model eğitimi, değerlendirme, çıkarım, orkestrasyon veya üretim dağıtımı gibi bulut ortamlarında AI/ML iş yüklerini etkinleştirme deneyimi.

• Belirsizlik altında karmaşık teknik girişimlere liderlik etme, açık ödünler verme ve güvenilir operasyonel sonuçlar konusunda hesap verme sorumluluğunu sürdürme konusunda bir geçmiş performans.

• Mühendislere mentorluk yapma ve mimari, risk ve teslimat seçeneklerini hem teknik hem de bilimsel paydaşlara açık bir şekilde aktarma becerisi.

İstenilen Deneyim

• Genomik, dijital patoloji, yapısal biyoloji veya diğer yüksek hacimli bilimsel veri yöntemleri ve formatları.

• AWS CDK, Batch, ECS, EKS, S3, RDS veya Postgres, Athena, SageMaker, Bedrock veya eşdeğer hizmetler.

• Nextflow, Dagster, Airflow veya benzeri gibi bilimsel iş akışı ve veri düzenleme çerçeveleri.

• Hassas biyomedikal veya klinik veriler için platform güvenliği, gizlilik veya yönetim kontrolleri.

• Entra ID, SSO veya rol tabanlı erişim kalıpları gibi kimlik platformları ve birleştirme teknolojileri.

• Erken aşamadaki bir biyoteknolojide, araştırma yoğun bir startup'ta veya hızlı değişen başka bir ortamda küçük bir mühendislik ekibiyle çalışmak.

Değerler ve Davranışlar:

• Birbirinizi sürekli olarak mükemmelliğe doğru itmek için saygılı fikir ayrılıklarını teşvik edin ve açık fikirli, egodan uzak etkileşimleri geliştirin

• Farklı bakış açıları arayın; Kaynak ne olursa olsun, tüm katkıların değerli olmasını sağlamak için aktif dinleme ve gerçek merak uygulayın

• Davranışınızın, dilinizin ve tutumlarınızın etkisinin farkına varın ve tüm etkileşimlerde karşılıklı büyümeyi ve anlayışı geliştiren dengeli, anlamlı alışverişler için çabalayın.

• Karar alma sürecine rehberlik etmek için önce şirket zihniyetini kullanın; Bireysel başarı yerine takıma öncelik verin

• İstisnai sonuçlar arayışında hesaplanmış riskler alın ve geleneklere meydan okuyun

Bölüm Hakkında:…

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