Lead AI Forward Deployment Engineer (GCP)
Tenarai
Rola polega na wdrożeniu i zabezpieczeniu rozwiązań AI w środowiskach produkcyjnych klientów enterprise na GCP. Będziesz działać jako 'specjalista od operacji specjalnych', łącząc R&D AI z produkcją. Obejmuje to architekturę pipeline'ów na Vertex AI, zarządzanie klastrami GKE z GPU/TPU, pisanie mikrousług w Pythonie oraz bezpieczeństwo LLM (Model Armor). To stanowisko techniczne z elementami liderstwa wdrożeniowego u klienta, często w ich VPC.
Brakuje: brak informacji o wielkości zespołu i strukturze raportowania, brak szczegółów procesu rekrutacyjnego.
Rola polega na wdrożeniu i zabezpieczeniu rozwiązań AI w środowiskach produkcyjnych klientów enterprise na GCP. Będziesz działać jako 'specjalista od operacji specjalnych', łącząc R&D AI z produkcją. Obejmuje to architekturę pipeline'ów na Vertex AI, zarządzanie klastrami GKE z GPU/TPU, pisanie mikrousług w Pythonie oraz bezpieczeństwo LLM (Model Armor). To stanowisko techniczne z elementami liderstwa wdrożeniowego u klienta, często w ich VPC.
- ✓Budżet na rozwój (kursy językowe i inne) oraz jasna ścieżka kariery
- ✓Praca z najnowszymi technologiami AI na GCP (Vertex AI, Model Armor)
- ✓Autonomia jako 'Special Ops' – łączenie R&D z produkcją
- ✓Zdrowa kultura (prywatna opieka medyczna Platinum, Multisport)
- !Potencjalne podróże do klienta (częstotliwość nieokreślona)
- !Rola client-facing, może wiązać się z presją i legacy systemami
- !Brak informacji o wielkości zespołu i strukturze
- •Architektura end-to-end pipeline'ów AI na Vertex AI (Model Garden, Pipelines, Feature Store)
- •Implementacja Model Armor do zabezpieczenia LLM (filtering prompt injection, PII)
- •Projektowanie i zarządzanie klastrami GKE z optymalizacją dla GPU/TPU
- •Pisanie produkcyjnych mikrousług i API w Pythonie do integracji AI z systemami klienta
- •Przeprowadzanie wdrożeń na miejscu u klienta lub w ich VPC, z uwzględnieniem skomplikowanej sieci i systemów legacy
- •Hardening bezpieczeństwa z Cloud Armor (WAF na warstwie brzegowej)
- •Współpraca z zespołem R&D przy przekształcaniu modeli w rozwiązania produkcyjne
Stanowisko liderskie — wymaga zarówno doświadczenia technicznego jak i umiejętności zarządzania.
Senior inżynier z minimum 8-10 latami doświadczenia, mocny GCP i Kubernetes, znający Pythona asynchronicznego. Gotowy do pełnienia roli technicznego lidera wdrożeń u klienta.
Nie dla osób poniżej 8 lat doświadczenia, bez głębokiej znajomości GCP i K8s, ani dla tych, którzy nie lubią pracy z klientem lub podróży służbowych.
- ?Jaka jest przewidywana częstotliwość wyjazdów do klienta?
- ?Ile osób liczy zespół? Jaka jest struktura (IC vs management)?
- ?Czy wdrożenia są krótkoterminowe czy długoterminowe?
- ?Jaki konkretnie produkt AI jest wdrażany?
- ?Czy są dyżury on-call?
- ?Jak mierzone są sukcesy w tej roli?
- −Brak informacji o wielkości zespołu i strukturze raportowania
- −Brak szczegółów procesu rekrutacyjnego
- −Nie podano, czy rola wiąże się z dyżurami
- −Brak informacji o konkretnym produkcie AI (co jest wdrażane)
Poniżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Distributed systems. Pełne statystyki zarobków →