Ingegnere di infrastrutture AI

Farai parte del team IT Platform Operations del Dipartimento IT, il cui ruolo è quello di operare lo strato tra l'infrastruttura grezza e i servizi aziendali rivolti alla banca: il tessuto di middleware dell'applicazione, il piano di controllo Kubernetes e la superficie rivolta all'utente della piattaforma AI sovrana della banca. Il candidato ideale possiederà una profonda esperienza nell'operazione di sistemi di ingegneria di piattaforma nativi Kubernetes su larga scala e guiderà l'integrazione di strumenti AI open-source all'interno di un ambiente aziendale regolamentato, assicurando che l'inferenza del modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) sia scalabile. La tua esperienza aiuterà il tuo team a consegnare la piattaforma su cui la banca fornisce l'accesso gestito alle capacità AI interne ed esterne — inferenza distribuita, flussi di lavoro agentic, notebook e chatbot — costruiti sulla base del substrato GPU e di servizio fornito dai team Systems & Storage. Con il tuo team, lavorerai a stretto contatto con gli architetti IT, gli analisti di osservabilità e prestazioni, la funzione di sicurezza informatica e i team di sistemi per pianificare e eseguire l'obiettivo a lungo termine del dipartimento di una capacità AI sovrana che funziona sotto la governance della banca — sovranità dei dati, sicurezza dei contenuti, difese contro l'iniezione di prompt, audit dei flussi di lavoro agentic, controllo dei costi sulla spesa API esterna — e che è progettata per essere conforme all'AI Act e a DORA. Progetta, distribuisci e opera l'inferenza LLM distribuita (LLM-d) su Kubernetes — dimensionamento per throughput, latenza della coda e utilizzo della GPU rispetto al substrato di servizio fornito da IT Systems Services (ITSS). Opera e rafforza la superficie AI rivolta all'utente: il chatbot cross-dipartimentale Open WebUI, i notebook JupyterHub per gli scienziati dei dati e il catalogo degli agenti (agentregistry). Crea e opera Agentgateway come layer di routing gestito per i fornitori esterni (Anthropic Claude API, OpenAI GPT API), applicando la politica di traffico, il limite di velocità, il controllo dei costi e la registrazione degli audit. Implementa controlli di sicurezza dei contenuti, difese contro l'iniezione di prompt e controlli di audit dei flussi di lavoro agentic, oltre al modello di identità dell'agente richiesto per la conformità all'AI Act e a DORA dell'UE. Opera il piano di controllo Kubernetes — etcd, server API, scheduler e controller-manager — con dimensionamento HA e disciplina di upgrade di surge; contribuisce alla gestione multi-cluster per il modello di mesh cross-cluster. Definisci SLO e strumenta la piattaforma per le prestazioni e la disponibilità; guida la risposta agli incidenti in tutta la piattaforma AI e nel percorso critico del piano di controllo. Automatizza la provisione e la configurazione della piattaforma attraverso Infrastructure as Code e automazione gestita (AAP), mantenendo ogni deployment ripetibile, revisionabile e verificabile. Sviluppa e mantiene la documentazione dell'architettura e i manuali operativi, e partecipa alla rotazione di turni 24×7. Qualifiche minime 7+ anni di esperienza in ingegneria di infrastrutture o piattaforme, con almeno 3 anni di operazione di carichi di lavoro di produzione Kubernetes e/o di servizio di apprendimento automatico su larga scala. Esperienza comprovata nella gestione di ambienti IT complessi e mission-critical e nel contribuire a progetti di piattaforma su larga scala. Esperienza in settori regolamentati o ad alta sicurezza come banca, telco, aviazione, farmaceutica o governo. Solida comprensione degli interni di Kubernetes, dei runtime dei container, dei sistemi distribuiti, della rete e della sicurezza cloud-native. Ottimi rapporti interpersonali, capacità di lavorare con team tecnici e aziendali multifunzionali, oltre che con diversi livelli di gestione per influenzare la presa di decisioni. Qualifiche preferite Esperienza pratica con LLM-d o framework di inferenza/modello di servizio distribuito comparabili (ad esempio vLLM, TGI, NVIDIA Triton, Ray Serve, KServe). Esperienza nell'operazione di piattaforme di notebook e chatbot multi-tenant come JupyterHub, Open WebUI. Conoscenza di framework agentic nativi Kubernetes (ad esempio kagent), layer di routing/gateway del traffico AI (ad esempio Agentgateway) e pattern di catalogo/registry degli agenti. Esperienza nell'integrazione e nella gestione dei fornitori di LLM esterni (Anthropic Claude, OpenAI GPT) — routing, limite di velocità, controllo dei costi e audit. Proficienza in uno o più dei seguenti linguaggi: Python, Go, Rust, Java, C++. Comfort con strumenti di automazione e codice di infrastruttura gestiti (Ansible / AAP, Terraform, ecc.); familiarità con l'elaborazione degli eventi (Apache Kafka) e gli stack di osservabilità. SQ2 Costruire la banca di domani richiede più che abilità. Significa combinare le nostre differenze per immaginare, discutere, codificare, sviluppare, testare, imparare… e celebrare ogni passo insieme. Condividi le nostre vibrazioni? Unisciti a Swissquote per sbloccare il tuo potenziale. Siamo il leader svizzero nella banca online e forniamo servizi di trading, investimento e banking a +650’000 clienti, attraverso le nostre piattaforme digitali performanti e sicure. I nostri +1200 dipendenti lavorano in modo flessibile, senza codice di abbigliamento e in team multiculturale. Avendo un enorme impatto sull'industria, stanno crescendo il loro portfolio di abilità e potenziando la loro carriera in un ambiente veloce. Dai un'occhiata dietro le quinte controllando Humans of Swissquote su Instagram. 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