AI Platform Architect (Databricks) in Bussigny

Visium kombiniert Strategie, fortschrittliche KI und tiefgehende Expertise in regulierten Branchen, um KI-native Systeme zu entwickeln und bereitzustellen, die die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, neu erfinden - und den Wert von KI in großem Maßstab freisetzen. Wir sind kein Strategieunternehmen, das Folien liefert und dann geht. Wir sind auch keine Technologieberatung, die Lösungen baut, die nicht angenommen werden. Wir sind nicht ein Produktunternehmen, das Problemen nachjagt, die es nicht versteht. Wir sind alles gleichzeitig: Strategie, tiefgehende technische und Integrationskompetenz sowie Produkt, die als Einheit arbeiten. Diese Kombination ist unser Antrieb.

Als AI Platform Architect sind Sie verantwortlich für die KI- und ML-Schicht der Databricks-Plattformen, die Visium für Kunden auf Azure erstellt: Feature-Pipelines, Modelllebenszyklus, Bereitstellung, Überwachung, Governance und die Vorlagen, die KI-Ingenieure verwenden, um die Produktion zu erreichen. Sie bauen die Plattform unter KI-Anwendungsfällen, nicht die Anwendungsfälle selbst, damit die darauf basierenden Lösungen zuverlässig, skalierbar, sicher und vertrauenswürdig in der Produktion bleiben.

Verantwortlichkeiten:

• Entwerfen, Einrichten und Betreiben von ML-Plattformen auf Azure Databricks, einschließlich Feature-Pipelines und Feature-Management, MLflow-Experimentverfolgung, Modellregistrierung, Trainingspipelines und Batch- oder Online-Bereitstellung.
• Definieren und Implementieren von Standards für den Modelllebenszyklus, die Versionierung, Reproduzierbarkeit, Evaluierungsgates, Förderung, Bereitstellung, Rückgängigmachung und Retraining abdecken.
• Erstellen von produktionsbereiten Bereitstellungsmustern, einschließlich Modellen, die über APIs bereitgestellt werden, automatisierten MLflow-Workflows und CI/CD-Pipelines für Modelle und Daten.
• Überwachen der Produktion von ML-Systemen, einschließlich Daten- und Konzeptdrift, Modellqualität, Latenz, Zuverlässigkeit und Kosten, mit entsprechenden Alarm- und Retraining-Auslösern.
• Entwerfen skalierbarer Databricks-Workloads, Identifizieren architektonischer und leistungsbezogener Engpässe und Übersetzen von Erkenntnissen in klare Lösungsdesigns und Lieferproposals.
• Leiten von Entscheidungen zu ML-Tools, Integrationsmustern und Plattformentwicklung, wobei Databricks als primäre Plattform und Azure ML dort verwendet wird, wo es angemessen ist.
• Erstellen wiederverwendbarer Vorlagen, Referenzimplementierungen und Beschleuniger, die es KI-Ingenieuren ermöglichen, Lösungen unabhängig in die Produktion zu bringen.
• Einrichten von ML-Governance-Praktiken, einschließlich Herkunft, Prüfpfaden, Moduldokumentation, Zugriffskontrollen und compliance-fähigen Betriebsprozessen.
• Unterstützen der GenAI-Bereitstellung bei Bedarf, einschließlich der Bereitstellung und Überwachung von RAG- und LLM-Anwendungen unter Verwendung von Azure OpenAI oder Azure AI Foundry, Vektorsuche, Evaluierung und Sicherheitsvorkehrungen.
• Anwenden der bestehenden Cloud-, Sicherheits-, Netzwerk- und Betriebsstandards des Kunden auf ML-Systeme und Integration in die etablierte Landing Zone und Datenplattform.
• Sicherstellen, dass ML-Plattformen und Workloads zuverlässig, kosteneffizient, sicher, wartbar und beobachtbar sind.
• Als leitender Architekt bei Kundenprojekten fungieren und der Hauptansprechpartner für technische Plattformfragen sein, Architektur mit CTOs und technischer Führung des Kunden besprechen.
• Zur technischen Seite von Vorschlägen und RFPs beitragen und Visiums Strategie für das Design, die Bereitstellung und das Management von KI- und ML-Plattformen gestalten.
• Mit Engineering-Teams und leitenden Stakeholdern zusammenarbeiten, um die Implementierung zu leiten, Mitwirkende zu betreuen und die Akzeptanz zu beschleunigen, und dabei helfen, ein wachsendes Team als einer seiner senior technischen Anker zu formen.

Anforderungen:

• 5+ Jahre Erfahrung in MLOps, ML-Plattformengineering oder einer ähnlichen Rolle, typischerweise basierend auf früherer Erfahrung in Data Science oder ML Engineering, mit erheblicher praktischer Erfahrung im Betrieb von ML-Systemen in der Produktion.
• Nachweisliche Erfahrung im Entwerfen und Einrichten einer ML- oder KI-Plattform selbst, nicht nur auf einer, die von anderen entworfen wurde.
• Nachweisbare Erfahrung im Produktionsbetrieb von Modellen und deren Zuverlässigkeit, mit konkreten Beispielen für Bereitstellung, Überwachung, Vorfallbehebung und Lebenszyklusmanagement.
• Tiefe praktische Expertise in Databricks, insbesondere MLflow, Unity Catalog, Modellbereitstellung und Asset Bundles. Azure Databricks wird stark bevorzugt.
• Erfahrung mit Azure ML ist ein großer Vorteil.
• Starke Erfahrung im Entwerfen von Databricks-Lösungen, Diagnostizieren von Arbeitslastengpässen und Erstellen klarer technischer Designs und Implementierungsvorschläge.
• Software-Engineering-Fähigkeiten für MLOps und Plattformarbeit, einschließlich Verpackung, Testen, APIs und wartbarer Automatisierung. Tiefe Erfahrung im Aufbau von CI/CD-Pipelines für Modelle und Daten, über Infrastruktur- und Anwendungsbereitstellung hinaus.
• Starkes Wissen über Container und Muster zur Modellbereitstellung. Erfahrung mit Kubernetes oder AKS ist vorteilhaft, aber nicht erforderlich.
• Vertrautheit mit Terraform und Infrastructure as Code, insbesondere bei der Integration von ML-Diensten in eine bestehende Azure-Landing-Zone.
• Grundkenntnisse in Cloud-Netzwerken und Sicherheit, einschließlich IAM, Verschlüsselung, Geheimnisverwaltung, Governance und Beobachtbarkeit.
• Verständnis von ML-Governance, Herkunft, Prüfbarkeit und Moduldokumentation. Grundkenntnisse in GenAI-Technologien und -Mustern, einschließlich Azure OpenAI oder Azure AI Foundry, RAG, Vektorsuche, Evaluierung und Sicherheitsvorkehrungen.
• Fähigkeit, leitende Stakeholder zu beeinflussen, technische Strategien klar zu kommunizieren und effektiv über KI-, Daten- und Plattformteams hinweg zusammenzuarbeiten. Kundenorientierte Erfahrung, beispielsweise in einer Beratung oder bei einem Technologielieferanten, ist ein großer Vorteil.
• Starke Mentoring-Fähigkeiten und einen pragmatischen Ansatz, um Engineering-Teams zu unterstützen, unabhängig zu liefern.
• Motivation für kundenorientierte Beratungsarbeit über mehrere Kunden hinweg, einschließlich Geschäftsreisen.

Was wir bieten:

• Ein wettbewerbsfähiges Vergütungspaket.
• Ein jährliches Bildungsbudget, um Ihre Lernkurve zu steilen.
• Ein jährliches Sportbudget, weil ein fitter Körper zu einem fitten Geist führt.
• Eine flexible Arbeitskultur, denn Ihre Work-Life-Balance ist uns wichtig.
• Eine Position, die es Ihnen ermöglicht, Einfluss auf Tausende von Menschen und das Wachstum des gesamten Unternehmens zu haben.
• Ein internationales, sachkundiges und leidenschaftliches Team mit einer starken kollaborativen Denkweise.

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