**机器学习运维工程师，生命与健康区域人工智能/分析中心**：
职业等级 3
• *地点**
新加坡，新加坡
人工智能（AI）和高级分析正在改变保险行业的整个价值链。慕尼黑再保险公司处于这一趋势的前沿，已在最先进的分析基础设施和软件、中央及区域分析中心以及与全球客户的多个分析项目中进行了重大投资。
现有一个激动人心的机会，加入慕尼黑再保险公司的区域生命与健康分析中心（RAC）。RAC 支持慕尼黑再保险在亚太、中东和非洲的生命与健康客户。因此，您将工作在一个灵活和创新的领域，接触到各种商业问题、其他团队、客户和地理区域。
作为机器学习运维工程师，您将制定人工智能技术路线图，并与多个内部技术合作伙伴合作，以确保现代人工智能技术平台的可用性，以及支持人工智能模型、相关数据和解决方案集成到客户和慕尼黑再保险系统中的运维能力。
您的工作
- 在一家充满活力的全球领先再保险公司担任区域机器学习工程师，处理多样化数据以推动创新的人工智能和数字解决方案
- 为数据科学家提供实践的数据工程和机器学习运维支持，以确保人工智能解决方案的成功部署
- 在解决方案设计和开发中发挥重要作用，为慕尼黑再保险的人工智能解决方案在客户环境中实现运维搭建机器学习/运维平台
- 监督区域的人工智能技术路线图，确保现有技术之间的协同效应得到最大化，并制定一致且具有成本效益的技术路线图
- 与内部技术合作伙伴和慕尼黑的数据分析中心合作，利用分析技术的能力，随着团队的扩展，可能管理/领导初级机器学习工程师团队。您将有机会与慕尼黑再保险在承保和云技术方面的领先团队合作
- 积极研究机器学习运维最佳实践和相关技术架构设计
- 设计、开发和部署面向消费者的机器学习产品
- 跨慕尼黑再保险的各个职能合作，创建机器学习服务
- 向内部和外部利益相关者展示部署解决方案
- 与全球现有数据工程部门建立联系
• *个人资料**：
- 计算机科学、计算机工程、信息系统、信息技术或相关领域的研究生（优先硕士或博士）学位。
- 理论知识涵盖人工智能、机器学习和深度学习方法
- 3年以上数据/运维工程师经验，专注于在运维环境中将人工智能/机器学习解决方案部署到生产中，熟悉CI/CD管道（例如，Azure DevOps）
- 设计大规模机器学习平台和数据管道的经验
- 精通Kubernetes（包括网络安全策略、证书管理、RBAC、Helm）、CI/CD自动化、Docker和微服务架构。
- 能够用Python编写可部署服务的稳健代码
- 开发ETL数据管道（使用AirFlow、Azure DataFactory）的经验
- 在关系SQL数据存储（Microsoft SQL、MySQL或类似）和NoSQL数据库（如Cosmos DB）方面具备高级技能
- 部署云基础设施的经验，优先使用Azure。
- 进行用户验收测试的经验和测试方法的知识
- 在保险/再保险行业的经验将是一个优势
- 文档化分析部署解决方案
- 向非技术受众和领域专家解释解决方案架构和概念
关于我们
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我们的商业模式基于将初级保险和再保险结合在一个屋檐下。我们在全球范围内承担各种类型和复杂性的风险，我们的经验、财务实力、效率和一流的服务使我们成为所有与风险相关事务的首选。我们的客户关系建立在信任与合作之上。如果您有兴趣作为我们团队的一部分来帮助塑造未来，我们期待您的来信。
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