Senior Staff MLOps & Cloud Platform Engineer - Robotics (f/m/d)

Compiti Gestire l'architettura e la direzione tecnica di infrastrutture cloud, MLOps e dati di livello produzione e le capacità core che consentano ai team R&D in tutta Hexagon di sviluppare e implementare soluzioni di machine learning per la robotica Far avanzare la strategia e gli standard per l'ingestione, l'archiviazione, la gestione e la condivisione dei dati per consentire la creazione e l'utilizzo di dataset robotici di alto valore Progettare e sviluppare pipeline di dati scalabili per ingerire, elaborare e archiviare dataset robotici sia reali che simulati, e facilitare la condivisione e l'utilizzo dei dati Progettare e sviluppare pipeline ML scalabili e riproducibili per addestrare, valutare e implementare modelli ML per la robotica Gestire le fondamenta cloud e ibride sottostanti: pianificazione di calcolo e GPU, storage, networking, identity and access management, osservabilità e governance dei costi Bilanciare i compromessi tra funzionalità, qualità e costi entro una determinata cronologia, e rendere tali compromessi espliciti alla leadership ingegneristica Valutare e selezionare framework, piattaforme e vendor di terze parti tenendo presenti le considerazioni operative e di manutenzione a lungo termine, e partecipare alla negoziazione dei termini con partner esterni Creare template di pipeline e lavorare con i team R&D per facilitare l'adozione e l'uso di MLOps, infrastrutture e strumenti cloud e dati, scrivere documentazione chiara, fornire guida pratica e condividere la conoscenza Stabilire e promuovere le best practice di engineering e CI/CD per le pipeline di dati e ML, garantendo versionamento, modularità, testabilità e rilasci di alta qualità Lavorare a stretto contatto con i team R&D per comprenderne i requisiti, traducendo le necessità in infrastrutture e strumenti di alta qualità ed efficacia, e fare da mentore agli ingegneri per elevare il livello di platform engineering tra i team Assumersi la responsabilità della proprietà intellettuale nella propria area di competenza

Requisiti MSc/PhD in Computer Science o equivalente, o profondità equivalente acquisita nella pratica Tipicamente 10+ anni di esperienza rilevante, con un profilo T-shaped: ampia ampiezza ingegneristica e profondità riconosciuta in cloud infrastructure e MLOps Comprensione profonda dei concetti e degli strumenti di MLOps e infrastruttura dati, inclusi il ciclo di vita dei dati e del ML, considerando sia i requisiti funzionali che non funzionali Comprovata esperienza nell'architettura, implementazione e gestione di infrastrutture cloud, MLOps e dati di livello produzione, con capacità di storage e elaborazione dati, sperimentazione ML, pipeline di dati e ML, tracciamento, registrazione e implementazione di modelli ML Solide basi di architettura cloud indipendentemente da un singolo provider: identity and access management, networking, storage e primitive di calcolo, servizi dati e ML gestiti, e le implicazioni di costo di ciascuno Profondità nei servizi dati e ML di Azure (Azure Data Lake, Azure ML) è un plus; una profondità equivalente in AWS o GCP è altrettanto benvenuta Esperienza pratica con ambienti cloud, ibridi e on-premises, incluso il movimento di grandi dataset e modelli tra di essi Solida esperienza nell'implementazione di pipeline di dati e ML modulari, testabili e scalabili Solide competenze di software engineering in Python, capacità di scrivere codice pulito, testabile e mantenibile pronto per la produzione, esperienza con CI/CD, IaC (Terraform), containerizzazione (Docker) e orchestrazione di container (Kubernetes) su scala di produzione Competenza operativa nei framework ML, ad es. PyTorch, TensorFlow o JAX, e strumenti, ad es. MLflow - sufficiente per essere un partner credibile per i team che costruiscono i modelli Esperienza in modelli ML per la robotica e nell'implementazione di modelli basati su ML su hardware robotico è un plus Conoscenza di framework e strumenti di robotica (in particolare ROS 2, Omniverse) e la capacità di lavorare a stretto contatto con i team di robotica è un plus Forte mentalità agile, capacità di operare con autonomia, forti capacità comunicative, capacità di lavorare in modo orientato al cliente con stakeholder tecnici e non tecnici, capacità di abilitare i team Competenza in inglese richiesta, competenze base di tedesco vantaggiose

Lingue Competenza in inglese richiesta, competenze base di tedesco vantaggiose