Bunge
Bain & Company
Lead Engineer, DevOps Platform & Security
BESCHREIBUNG & ANFORDERUNGEN
ALLGEMEINE INFORMATIONEN
Stellenbezeichnung Lead Engineer, DevOps Platform & Security
Job-ID 111327
Arbeitsbereiche Technologie & Engineering
Beschäftigungsart Unbefristet in Vollzeit
Standort(e) Sao Paulo, Warschau
WAS UNS ZU EINEM GROSSARTIGEN ARBEITSPLATZ MACHT
Wir sind stolz darauf, regelmäßig als einer der weltweit besten Arbeitgeber ausgezeichnet zu werden, setzen uns für Vielfalt ein und sind ein Vorbild für soziale Verantwortung. Wir sind derzeit das führende Beratungsunternehmen auf der „Best Places to Work“-Liste von Glassdoor und halten seit der 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, eine breite Palette an Hintergründen, 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 Bains integrierte Suite von agentenbasierten Entscheidungstools entwickelt, die großen Unternehmen eine permanente Intelligenz für ihre wichtigsten Wachstumsentscheidungen bietet. 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 an Software, die den weltweit größten Unternehmen hilft, die Fragen zu beantworten, die ihr Geschäft vorantreiben: wo investiert werden soll, worauf der Fokus liegen muss und wie man erfolgreich ist. Die Auswirkungen Ihrer Arbeit sind direkt und unmittelbar, und die Plattform gewinnt mit jeder Veröffentlichung an Wert.
Die Plattform besteht aus zwei zusammenarbeitenden Schichten: einem agentenbasierten Kern und einer Reihe von Entscheidungsmodulen, von denen jedes ein spezifisches kommerzielles Problem löst. Der Entwicklungslebenszyklus ist mit der realen Welt verbunden: 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 widerstandsfähiger.
Dies ist ein Startup innerhalb eines etablierten Unternehmens. Sie erhalten echte Verantwortung in einer frühen Phase und einen tatsächlichen Einfluss auf die Architektur und die Produktausrichtung, 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-Ingenieure, die erkennen, wie die Plattform zuverlässiger und resilienter gemacht werden kann, und die diesen Instinkt in jeden Sprint einbringen, ohne dazu aufgefordert zu werden, und die 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 und Observability-Probleme, für die es keine Standardlösungen gibt. Erfahrung in der Unterstützung von agentenbasierten Systemen ist wichtig: wie KI-backend-Dienste und agentenbasierte Workflows bereitgestellt und überwacht werden, Evaluierungspipelines und die operativen Anforderungen von produktiven LLM-Workloads. Dies ist angewandte KI in der Produktion, in großem Maßstab, mit echten Nutzern, die von Ihrer Arbeit abhängen. Das Feld entwickelt sich schnell und das Team ist darauf ausgelegt, mitzuhalten, daher zählt die Bereitschaft, ständig dazuzulernen, genauso viel wie das, was Sie bereits wissen.
WO SIE IM TEAM EINGEBUNDEN SIND
Der Senior DevOps-Ingenieur verantwortet die Cloud-Infrastruktur, die Bereitstellungspipelines und die Plattform-Observability für die gesamte Growth AI Performance System-Plattform: das Fundament, auf dem jeder KI-Dienst, jede Produktschnittstelle, jede Datenpipeline und jeder agentenbasierte Workflow läuft. Dies ist eine praxisorientierte Plattform-Engineering-Rolle: Sie entwerfen, stellen bereit und betreiben die Infrastruktur, von der echte Kundeneinsätze abhängen, und Sie verantworten die CI/CD- und Release-Engineering-Prozesse, die es dem Engineering-Team ermöglichen, zuverlässig, sicher und schnell zu liefern.
DevOps für eine KI-Plattform hat Anforderungen, die über herkömmliche Software-Infrastruktur hinausgehen. Sie entwickeln Observability-Tools für die agentenbasierte Ausführung, verfolgen mehrstufige Agenten-Workflows, überwachen die Latenz und Kosten von LLM-API-Aufrufen und decken Fehlerarten auf, die erst sichtbar werden, wenn Agenten in der Produktion mit echten Kundendaten interagieren. Dies ist ein Pionierbereich des Plattform-Engineerings, und von dieser Rolle wird erwartet, dass sie diesen Bereich entwickelt und verantwortet.
Sie arbeiten eng mit dem Security Engineer an der Infrastrukturhärtung, IAM, Secrets Management und den Sicherheitskontrollen zusammen, die in die CI/CD-Pipeline eingebettet sind. Sie arbeiten mit dem KI-Engineering-Team zusammen, um zu bestimmen, wie KI-Dienste bereitgestellt, skaliert und überwacht werden. Zudem verantworten Sie die lokale Entwicklungsumgebung und die Bereitstellungsdokumentation, die ein global verteiltes Engineering-Team produktiv hält.
Diese Rolle ist in Warschau oder Sao Paulo angesiedelt und Teil eines global verteilten Plattformteams. Sie betreuen den g6 DevOps-Ingenieur, geben technische Richtungen vor, ohne formale Personalverantwortung zu haben, legen Standards für das Plattform-Engineering fest und sind die leitende technische Stimme bei Entscheidungen zur Infrastrukturarchitektur.
WAS SIE TUN WERDEN
INFRASTRUKTURDESIGN UND BEREITSTELLUNG
- Entwurf, Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-basierter verteilter Infrastruktur für die Growth AI Performance System-Plattform über Azure oder AWS (einschließlich Compute, Networking, Storage, verwaltete Datenbanken, Container-Orchestrierung und API-Management) unter Anwendung von Infrastructure-as-Code-Praktiken.
- Aufrechterhaltung der vollständigen Umgebungsparität zwischen Entwicklung, Staging und Produktion; Sicherstellung, dass die Infrastruktur, auf der Ingenieure entwickeln, dieselbe ist, auf der Kundeneinsätze laufen, und dass Beförderungen zwischen Umgebungen automatisiert, prüfbar und zuverlässig sind.
- Entwurf der Infrastruktur für die spezifischen Anforderungen von KI-Plattformdiensten: variable und sprunghafte Compute-Nachfrage für LLM-API-Aufrufe, Anforderungen an niedrige Latenz für agentenbasierte Workflow-Schritte sowie die Speicher- und Abrufmuster von Knowledge-Graph- und Vektordatenbank-Workloads.
- Zusammenarbeit mit dem Security Engineer, um sicherzustellen, dass die Infrastruktur gegen das Bedrohungsmodell gehärtet ist, das für eine KI-Plattform relevant ist, die Unternehmens-Kundendaten verarbeitet: Netzwerksegmentierung, IAM, Secrets Management und in Infrastructure-as-Code eingebettete Sicherheitskontrollen.
- Aktuell bleiben bei Cloud-Infrastruktur-Tools und KI-Infrastrukturmustern; Evaluierung und Einführung neuer Plattformfunktionen, die die Zuverlässigkeit verbessern, Kosten senken oder die Geschwindigkeit des Engineering-Teams erhöhen.
CI/CD UND RELEASE-ENGINEERING
- Aufbau und Optimierung von CI/CD-Pipelines für alle Dienste der Growth AI Performance System-Plattform (KI-backend-Dienste, frontend-Anwendungen, Datenpipelines und Infrastrukturänderungen), Einbettung von automatisierten Tests, Sicherheitsscans und Qualitäts-Gates, die die Bereitstellung sicher und schnell machen.
- Verantwortung für Release-Engineering und Bereitstellungssequenzierung auf der gesamten Plattform: Koordination von Releases über Dienste mit Abhängigkeiten hinweg, Verwaltung von Rollback-Verfahren und Sicherstellung, dass Plattform- und Produktmodul-Releases in Produktions- und kundenorientierten Umgebungen aufeinander abgestimmt bleiben.
- Aufbau und Pflege von Infrastructure-as-Code für alle Plattformumgebungen unter Verwendung moderner IaC-Tools; Sicherstellung, dass Infrastrukturänderungen versioniert, überprüft und durch dieselbe Pipeline-Disziplin wie Anwendungscode bereitgestellt werden.
- Pflege der lokalen Entwicklungsumgebung und Entwickler-Tools: Onboarding-Dokumentation, lokale Dienstkonfiguration und die Infrastruktur für die Entwicklererfahrung, die ein global verteiltes Engineering-Team ohne Infrastruktur-Reibungsverluste produktiv hält.
OBSERVABILITY UND KI-PLATTFORM-ÜBERWACHUNG
- Implementierung von Observability über alle Plattformdienste hinweg: strukturiertes Logging, Metriken, verteiltes Tracing und Alerting, das dem Engineering-Team Sichtbarkeit in den Dienstzustand, die API-Latenz, die Pipeline-Zuverlässigkeit und das Verhalten der agentenbasierten Ausführung gibt.
- Aufbau spezialisierter Observability-Tools für agentenbasierte KI-Workloads: Verfolgung der mehrstufigen Agentenausführung, Überwachung der Nutzung und Kosten von LLM-API, Aufdeckung von Fehlern bei der Kontextübergabe und Erkennung der Arten von Fehlern in agentenbasierten Systemen, die herkömmliche Überwachung nicht erfasst.
- Proaktive Überwachung der Plattformleistung: Identifizierung von Verschlechterungen, bevor sie sich auf Live-Kundeneinsätze auswirken, Diagnose von Grundursachen über verteilte Dienste hinweg und Vorantreiben der technischen Verbesserungen, die diese beheben.
- Definition und Pflege von SLOs und Alerting-Schwellenwerten für alle Plattformdienste; Leitung der Incident-Reaktion bei Infrastruktur- und Plattformausfällen und Durchführung strukturierter Post-Incident-Reviews, die die Plattformzuverlässigkeit im Laufe der Zeit verbessern.
ÜBER SIE
TECHNISCH
- Fundierte Erfahrung im Cloud-Infrastruktur-Engineering über Azure oder AWS: Compute, Networking, Storage, verwaltete Datenbanken, Container-Orchestrierung und API-Management in Produktionsmaßstab.
- Tiefgreifende Kenntnisse in Infrastructure-as-Code-Tools; Erfahrung in der Bereitstellung und Verwaltung komplexer Cloud-Infrastrukturen mit mehreren Umgebungen durch Code anstelle manueller Konfiguration.
- Fundierte Erfahrung im CI/CD-Engineering: Aufbau und Betrieb von Bereitstellungspipelines für Multi-Service-Plattformen, einschließlich KI-backend-Diensten, frontend-Anwendungen und Datenpipelines.
- Praktische Erfahrung mit Kubernetes: Bereitstellung, Betrieb und Fehlerbehebung von containerisierten Workloads in Produktionsumgebungen mit echten Anforderungen an Latenz und Zuverlässigkeit.
- Erfahrung im Aufbau von Observability für verteilte Systeme: strukturiertes Logging, Metriken, verteiltes Tracing und Alerting unter Verwendung moderner Observability-Plattformen; wachsende Expertise in der Observability von KI- und agentenbasierten Systemen.
- Erfahrung mit MLOps und KI-Infrastrukturmustern: wie LLM-API-Dienste bereitgestellt, skaliert und überwacht werden; Vertrautheit mit den Infrastrukturanforderungen von Vektordatenbanken, Knowledge-Graph-Workloads und agentenbasierter Ausführung.
- Verständnis der Sicherheits- und Compliance-Anforderungen für Cloud-native Plattformen, die Unternehmens-Kundendaten verarbeiten: IAM, Secrets Management, Netzwerksicherheit und die DevSecOps-Praktiken, die Sicherheit in die Bereitstellungspipeline einbetten.
- Kenntnisse in der Linux-Administration und Skripting für Infrastrukturautomatisierung; disziplinierte Nutzung von Versionskontrolle für Infrastruktur-Codebasen.
- Aktive Nutzung von KI-gestützten Tools zur Beschleunigung der Infrastrukturentwicklung, zur schnelleren Diagnose von Problemen und zur Entwicklung von KI-Infrastruktur-Expertise bei der Skalierung der Plattform.
ERFAHRUNG
- 5 oder mehr Jahre in DevOps-, Plattform-Engineering- oder Site-Reliability-Engineering-Rollen mit praktischer Verantwortung für produktive Cloud-Infrastruktur.
- Nachweisbare Erfahrung in der End-to-End-Verantwortung für CI/CD und Infrastruktur für eine Multi-Service-Plattform, nicht nur durch Beitrag zu Pipelines, sondern durch deren Entwurf, Aufbau und Betrieb mit echten Zuverlässigkeitsanforderungen.
- Erfahrung in der Betreuung von Junior-Ingenieuren und der Festlegung von Plattform-Engineering-Standards innerhalb eines Teams.
- Erfahrung in der Arbeit in agilen, funktionsübergreifenden Produkt- oder beratungsnahen Umgebungen; ausgeprägte Fähigkeiten zur Fehlerbehebung und Incident-Reaktion.
- Ansässig in oder arbeitsfähig von Warschau oder Sao Paulo in der Nähe eines Bain-Büros.
BILDUNG
- Associate’s Degree / Bachelor-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik oder einem verwandten technischen Bereich; oder eine gleichwertige Kombination aus Ausbildung, Training und Erfahrung.
- Erfahrung mit MLOps oder KI-Plattform-Infrastruktur (Unterstützung von LLM-Diensten, agentenbasierten Systemen oder ML-Pipelines in der Produktion) ist ein starker Vorteil.
