Brasilien
Bunge
Bain & Company
AI Engineer, DevOps Platform & Security
Brasilien
Warsaw, Masovian Voivodeship, Poland · São Paulo, Brazil
PythonAWSDockerKubernetes
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BESCHREIBUNG & ANFORDERUNGEN
Was uns zu einem großartigen Arbeitsplatz macht
Wir sind stolz darauf, regelmäßig als einer der weltweit besten Arbeitgeber ausgezeichnet zu werden, als Vorreiter für Vielfalt zu gelten und ein Modell für soziale Verantwortung zu sein. Aktuell sind wir auf der „Best Places to Work“-Liste von Glassdoor als führendes Beratungsunternehmen gelistet und halten seit unserer Gründung im Jahr 2009 einen Platz unter den Top vier. Außergewöhnliche Teams bilden das Herzstück unserer Geschäftsstrategie, doch diese entstehen nicht durch Zufall. Sie erfordern einen bewussten Fokus darauf, unterschiedlichste Hintergründe, Kulturen, Erfahrungen, Perspektiven und Fähigkeiten in einem unterstützenden und inklusiven Arbeitsumfeld zusammenzubringen. Wir stellen Talente mit außergewöhnlichen Fähigkeiten ein und schaffen ein Umfeld, in dem sich jeder Einzelne beruflich und persönlich entfalten kann.
Mit wem Sie zusammenarbeiten werden
Sie werden Teil eines Teams, das die integrierte Suite von agentenbasierten Entscheidungstools von Bain entwickelt. Diese bietet großen Unternehmen eine permanente Intelligenz für ihre wichtigsten Wachstumsentscheidungen. Die Rolle befindet sich an einer Schnittstelle, die nur wenige Organisationen bieten können: die analytische Tiefe und der Kundenzugang einer erstklassigen Unternehmensberatung, der technische Anspruch eines Produktunternehmens und Ingenieursarbeit an der Grenze der angewandten KI.
Sie arbeiten innerhalb des festen Produktteams von Bain und entwickeln Software, die den weltweit größten Unternehmen hilft, die geschäftskritischen Fragen zu beantworten: Wo investieren, worauf fokussieren und wie gewinnen? Die Auswirkungen Ihrer Arbeit sind direkt und unmittelbar, und die Plattform gewinnt mit jeder Veröffentlichung an Wert.
Die Plattform besteht aus zwei zusammenwirkenden Schichten: einem agentenbasierten Kern und einer Reihe von Entscheidungsmodulen, von denen jedes ein spezifisches kommerzielles Problem löst. Der Entwicklungslebenszyklus ist eng mit der Praxis verknüpft: Während Case-Teams branchen- und länderübergreifend mit Kunden zusammenarbeiten, fließt dieses Feedback direkt zurück in die Entwicklung und in das Produkt. Jedes Kundenprojekt macht die Plattform intelligenter, umfassender und resilienter.
Dies ist ein Startup innerhalb eines etablierten Unternehmens. Sie erhalten echte Verantwortung in einer frühen Phase und direkten Einfluss auf Architektur und Produktrichtung, unterstützt durch die globale Reichweite, die Kundenbeziehungen und das Engagement der Führungsebene von Bain; das Tempo eines Startups mit der Stabilität eines globalen Unternehmens.
Wir suchen DevOps Engineers, die erkennen, wie die Plattform zuverlässiger und resilienter gestaltet werden kann, und die diesen Instinkt ohne Aufforderung in jeden Sprint einbringen. Sie sollten sich bei Problemen wohlfühlen, für die es noch keine bekannte Lösung gibt. Die Arbeit umfasst Cloud-native Infrastruktur, CI/CD für eine Multi-Service-Plattform sowie Bereitstellungsprobleme, für die es keine Standardlösungen gibt.
Erfahrung in der Unterstützung von agentenbasierten Systemen ist wichtig: Wie werden KI backend-Dienste bereitgestellt und überwacht, wie funktionieren Evaluierungspipelines und welche operativen Anforderungen stellen produktive LLM-Workloads? Dies ist angewandte KI in der Produktion, in großem Maßstab, mit echten Nutzern, die auf Ihre Arbeit angewiesen sind. Das Feld entwickelt sich schnell und das Team ist darauf ausgelegt, mitzuhalten, daher ist die Bereitschaft, ständig dazuzulernen, genauso wichtig wie das, was Sie bereits wissen.
Ihre Rolle im Team
Der DevOps Engineer arbeitet direkt unter dem Senior DevOps Engineer im Team „Growth AI Performance System Platform and Security“ und trägt zur Cloud-Infrastruktur, zu Deployment-Pipelines und zu Observability-Systemen bei, auf denen die gesamte Plattform läuft. Dies ist eine praktische Implementierungsrolle: Sie bauen und warten die Infrastruktur, CI/CD-Pipelines, das Monitoring und die Entwicklertools, auf die das Engineering-Team angewiesen ist. Dabei arbeiten Sie unter der Leitung des Senior DevOps Engineers und übernehmen mit zunehmender Erfahrung immer mehr Verantwortung.
Sie erhalten einen umfassenden Einblick in den gesamten Plattform-Stack: von der Infrastruktur, die KI-Dienste und Datenpipelines hostet, bis hin zu den Deployment-Workflows, die Produktänderungen in die Hände echter Nutzer bei Live-Projekten bringen. Dieser bereichsübergreifende Blick macht die Rolle ideal für einen Engineer, der tiefgreifende Expertise in Cloud-nativer Plattform-Entwicklung und KI-Infrastruktur in einem schnelllebigen Produktionsumfeld aufbauen möchte.
Sie arbeiten an der Plattform und den Produktmodulen mit Fokus auf Marketing-ROI, Marke und Preisstrategie und tragen zu den Infrastruktur- und Deployment-Systemen bei, die diese Module für Unternehmenskunden zuverlässig am Laufen halten. Wenn bei einem Live-Kundeneinsatz etwas schiefgeht, ist das DevOps-Team vor Ort.
Diese Rolle ist in Warschau oder Sao Paulo angesiedelt und Teil eines global verteilten Plattformteams, das eng mit dem Senior DevOps Engineer zusammenarbeitet. Sie entwickeln die Fähigkeiten im Bereich Infrastruktur-Engineering und Plattformwissen, um im Laufe der Zeit mehr Verantwortung zu übernehmen, mit einem klaren Pfad zur Rolle des Senior DevOps Engineers.
Ihre Aufgaben
Infrastruktur- und Umgebungsmanagement ·
- Beitrag zur Bereitstellung und Verwaltung der Cloud-Infrastruktur für die Growth AI Performance System-Plattform auf Azure oder AWS (einschließlich Compute, Networking, Storage und Managed Services) unter Verwendung von Infrastructure-as-Code-Praktiken unter der Leitung des Senior DevOps Engineers ·
- Unterstützung bei der Aufrechterhaltung der Umgebungsparität zwischen Entwicklung, Staging und Produktion; Beitrag zur Bereitstellung von Umgebungen, Konfigurationsmanagement und der Automatisierung, die Umgebungen konsistent und zuverlässig hält ·
- Erstellung und Wartung von Infrastruktur-Automatisierungsskripten und Konfigurationsmanagement-Tools; Erlernen und Anwenden von Infrastructure-as-Code-Praktiken auf alle Infrastrukturänderungen, um sicherzustellen, dass Änderungen versioniert, überprüft und per Code bereitgestellt werden ·
- Beitrag zum Design und zur Implementierung der Infrastruktur für KI-Plattform-Workloads: Container-Orchestrierung, API-Management sowie die Speicher- und Rechenmuster, die LLM-Dienste und agentenbasierte Workflows erfordern
CI/CD-Pipelines und Entwicklertools ·
- Aufbau und Wartung von CI/CD-Pipeline-Komponenten für Dienste der Growth AI Performance System-Plattform (einschließlich KI backend-Diensten, frontend-Anwendungen und Datenpipelines), Implementierung automatisierter Testschritte, Deployment-Stufen und Qualitäts-Gates unter der Leitung des Senior DevOps Engineers ·
- Wartung der lokalen Entwicklungsumgebung und der Onboarding-Tools für Entwickler; Dokumentation aktuell halten, Probleme in der Entwicklungsumgebung schnell lösen und Beitrag zur Verbesserung der Developer Experience, um ein verteiltes Engineering-Team produktiv zu halten ·
- Unterstützung des Release-Engineerings: Beitrag zur Deployment-Koordination, Überwachung laufender Deployments und Teilnahme an Rollback- und Incident-Response-Verfahren ·
- Erlernen und Entwickeln von Routine mit der gesamten CI/CD-Toolchain und dem Deployment-Workflow; schrittweise Übernahme von mehr Verantwortung für spezifische Pipeline-Bereiche mit wachsender Expertise
Observability, Monitoring und Incident-Support ·
- Implementierung und Wartung von Monitoring und Alerting für Plattformdienste: Einrichtung von strukturiertem Logging, Metrikerfassung und Alerting-Schwellenwerten, die dem Engineering-Team Sichtbarkeit über den Dienststatus geben und Probleme aufdecken, bevor sie Live-Kundeneinsätze beeinträchtigen ·
- Beitrag zum Aufbau von KI- und agentenbasierten Observability-Tools unter der Leitung des Senior DevOps Engineers: Implementierung von Tracing für agentenbasierte Ausführungen, Überwachung von LLM API-Nutzung und Latenz sowie strukturiertes Logging für mehrstufige Agenten-Workflows ·
- Unterstützung bei der Incident-Response für Infrastruktur- und Plattformausfälle: Überwachung von Alerts, Teilnahme an der Diagnose, Beitrag zur Fehlerbehebung und Dokumentation der Ergebnisse in einer Form, die die Post-Incident-Analyse und Plattformverbesserung unterstützt ·
- Vertrautmachen mit den SLOs, Alerting-Schwellenwerten und Zuverlässigkeitsstandards der Plattform; Erlernen der präzisen Interpretation von Dashboards zum Plattformstatus und Verständnis, welche Degradationssignale eine Eskalation erfordern
Mindestanforderungen
Über Sie
Technisches Profil ·
- Fundierte Basis in Cloud-Infrastruktur auf Azure oder AWS: Compute, Networking, Storage und Managed Services; wachsende Kompetenz bei der Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Ressourcen durch Infrastructure-as-Code
- Praktische Erfahrung mit CI/CD-Pipelines und Deployment-Automatisierung: Fähigkeit, Pipeline-Stufen einschließlich automatisierter Tests, Artefaktmanagement und Deployment-Schritten zu erstellen, zu warten und zu debuggen
- Kenntnisse in Docker und containerisierten Deployments; praktische Vertrautheit mit Kubernetes-basierter Orchestrierung in einer Produktionsumgebung
- Kenntnisse in der Linux-Administration und Skripting (Python und Bash) für Infrastruktur-Automatisierungsaufgaben; disziplinierte Nutzung von Versionskontrolle für Infrastruktur-Codebasen
- Arbeitswissen über Monitoring- und Alerting-Tools: Fähigkeit, strukturiertes Logging einzurichten, Metrikerfassung zu konfigurieren und Alerting-Regeln zu erstellen, die aussagekräftige Signale liefern
- Erste Berührungspunkte mit oder echtes Interesse an MLOps und KI-Infrastrukturmustern, wie LLM-Dienste bereitgestellt und überwacht werden und wie die Infrastrukturanforderungen agentenbasierter Systeme in der Produktion aussehen
- Verständnis der Sicherheitsgrundlagen für Cloud-native Infrastruktur: IAM, Secrets Management, Netzwerksicherheit und die DevSecOps-Praktiken, die Sicherheit in Deployment-Workflows einbetten
- Aktive Nutzung von KI-gestützten Entwicklungstools, um Infrastrukturarbeiten zu beschleunigen, Probleme schneller zu diagnostizieren und KI-Infrastrukturfähigkeiten zu entwickeln
Erfahrung ·
- 3 oder mehr Jahre in DevOps-, Plattform-Engineering- oder Infrastruktur-Engineering-Rollen mit praktischer Erfahrung im Aufbau und Betrieb von CI/CD-Pipelines und Cloud-Infrastruktur
- Nachweisbare Erfahrung im Beitrag zu produktiven Infrastruktur- und Deployment-Systemen, auf die echte Dienste und Nutzer angewiesen sind, nicht nur in Entwicklungs- oder Testumgebungen
- Erfahrung mit oder starkes Interesse an MLOps und KI-Infrastruktur; Erfahrung mit der Bereitstellung von LLM-Diensten, Infrastruktur für agentenbasierte Systeme oder Vektordatenbank-Workloads ist ein großer Vorteil
- Erfahrung in der Arbeit in agilen, funktionsübergreifenden Produktteams; ausgeprägte Fähigkeiten zur Fehlerbehebung und Sicherheit beim Debuggen von Infrastrukturproblemen in verteilten Systemen
- Ansässig in oder arbeitsfähig von Warschau oder Sao Paulo aus in der Nähe eines Bain-Büros
Ausbildung ·
- Associate Degree / Bachelor-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik oder einem verwandten technischen Bereich; oder eine gleichwertige Kombination aus Ausbildung, Training und Erfahrung
ALLGEMEINE INFORMATIONEN
Stellenbezeichnung AI Engineer, DevOps Platform & Security
Job-ID 111278
Arbeitsbereiche Technologie & Engineering
Anstellungsart Unbefristet in Vollzeit
Standort(e) Sao Paulo, Warschau
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