摘要
AI 业务服务为 SAP 解决方案注入智能，提供战略性的机器学习服务。我们在多个重点集群中建立强大的团队，与行业和研究伙伴及其他 SAP 单位紧密合作，开创颠覆性解决方案。通过探索非常规想法和开发鼓舞人心的概念验证，我们推动了计算机科学和企业机器学习的前沿。
作为 AI 业务服务的高级开发工程师，您将有机会成为新加坡机器学习团队的一员。这个充满活力、有趣且注重成长的环境为您提供了学习和接触新兴技术（如机器学习、人工智能、知识图谱、云计算和大数据）的广阔潜力。您将与经验丰富的软件工程师和机器学习专家合作，在我们的云生态系统中提供最先进的智能服务。
角色
作为机器学习和知识图谱团队的一部分，您将与一群专注的专家（包括研究人员、开发人员、知识图谱工程师、DevOps 工程师和架构师）一起工作，为多种用例构建尖端的机器学习和知识图谱管道。您的成功将通过交付可扩展的、生产就绪的解决方案来衡量，这些解决方案的性能应与顶级研究原型相匹配或超出。
您的工作将涉及推动机器学习与知识图谱集成的前沿，以创建创新的智能系统。您将探索、评估并实施最新的分布式系统、云原生技术和语义推理方法，以支持数据丰富的应用程序。
作为高级工程师，您需要对团队的交付成果承担全面的技术责任，包括架构设计、代码质量和生产准备。您角色的一个关键部分是领导知识图谱相关功能服务的开发。您还将参与设计和实现智能代理，这些代理在大规模图形和表格数据上运行。
除了技术贡献外，您还将指导初级开发人员，并在编码、测试、部署和性能调优方面提供最佳实践指导。您将通过推动工程卓越，培养持续改进、自动化和云操作成熟度的文化来以身作则。
您理解生成和消费数据的业务流程，使您能够选择最合适的技术并评估其技术和战略影响。您在处理多 TB 数据集的规模扩展和规模外环境方面经验丰富，并能够将复杂的需求转化为高性能、可维护和可扩展的解决方案。
您的职责包括：
• 设计和构建生产级知识图谱服务和微服务（使用 Python）
• 开发与知识图谱和其他结构化数据源交互并学习的智能代理
• 使用 Kubernetes 和云基础设施确保服务的可靠和可扩展部署
• 探索并整合机器学习、语义技术和分布式系统中的新兴工具和框架
• 生成高质量、可维护的代码，强调模块化、测试和性能
• 有效地向技术和非技术受众可视化和传达结果和见解
• 与产品负责人、设计师和跨职能团队密切合作，以理解业务需求并交付有影响力的解决方案
• 指导初级工程师，进行代码审查，并为高绩效团队文化做出贡献
• 解决系统间复杂的集成和性能挑战，通常在全球团队设置中跨时区工作
您应该能够快速沉浸于新主题，独立和协作工作，并在高度重视创新和主动性的环境中茁壮成长。
角色要求
必需条件
• 8-12 年相关领域的实践经验
• 计算机科学、工程或相关教育的学士或硕士学位
• 扎实的计算机科学基础，具备算法、数据结构、面向对象编程、设计模式、多线程编程和软件设计原则的强大能力
• 精通至少两种服务器/客户端编程语言，如 Python、Java、Go
• 扎实的计算机科学基础（算法、数据结构、设计模式）和编程技能（Python、Java 等），熟悉可重用性和可扩展性的最佳实践
• 证明能理解并将原型转化为生产性机器学习系统的能力
• 使用 Docker 和 Kubernetes 进行云应用开发的经验
• 在多个超大规模环境（如 AWS、GCP 或 Azure）中通过 Jenkins 构建、部署和管理 CI/CD 管道的经验
• 安全软件开发生命周期的经验
• 深入理解经过验证的机器学习技术和框架（Tensorflow、PyTorch、scikit-learn）
• 熟练使用版本控制工具，如 Github、Bitbucket
• 具备 RESTful 实现、微服务架构和容器模式的经验
• 对系统设计和软件架构有深入理解
• 了解开源云框架（如 OpenStack、Cloudfoundry 等）
• 具备常见软件开发方法论（如敏捷开发）的经验
• 能够与内部和外部利益相关者建立良好的关系
• 驱动架构、实施、测试和产品交付的参与
• 优秀的英语书面和口头沟通能力
优先条件
• 了解机器学习基础知识
• 了解知识图谱基础知识
• 理解如何应用机器学习库来训练和服务机器学习模型
• 在数据摄取和大数据技术方面的工作经验
• 在 Bash 脚本编写和 Linux 发行版（如 SUSE、Ubuntu）的操作知识方面的实践经验 
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