首席软件工程师 - GenAI
这是一个混合角色，成功的候选人将平衡办公室工作与居家工作。
我们乐于讨论灵活工作。请在申请时的灵活工作问题下指明您的偏好。灵活工作将在录用阶段的讨论中作为一部分。
走进 BBC 的世界，作为英国最具标志性和受人喜爱的品牌之一，每个工作日都是独特而有价值的。我们的内容每时每刻都在全球范围内触及数百万观众，这一切都得益于我们一流的软件工程团队。我们是催化剂，使尖端的机器学习和人工智能技术的创建与协作成为可能。我们的团队正在构建新的工具和能力，以加速数据科学活动和机器学习/GenAI 应用的开发。我们帮助 BBC 内部的团队构建、协作、管理和维护其机器学习平台。
您将在推动我们建立出色的软件工程团队、环境和文化方面发挥关键作用。我们正在寻找一位首席工程师加入我们的技术社区，推动这一转型，利用令人兴奋的技术构建现代数字生态系统，做出职业生涯中最好的工作。
领导设计、开发和演进强大的工具和平台，以支持组织内可扩展的数据科学、MLOps 和 LLMOps 工作流。
推动在实时和批处理环境中使用 Amazon SageMaker、Bedrock 和相关服务部署、服务和监控大型语言模型（LLMs）的策略和执行。
指导使用基础设施即代码（IaC）实践，利用 AWS CDK 和 CloudFormation 来提供和管理安全且可维护的云环境。
设计和支持使用 GitHub Actions、AWS CodePipeline、Jenkins 等工具的 CI/CD 管道，重点关注可靠性、可重用性和性能。
为监控和可观察性解决方案（CloudWatch、Prometheus、Grafana）的设计和集成做出贡献，以确保基础设施和模型的健康。
通过测试驱动开发（TDD）、严格的测试自动化和持续质量保证实践，倡导软件工程卓越。
支持可扩展和可维护系统的架构决策，与工程和产品利益相关者合作，以与业务和技术目标保持一致。
与架构师、产品领导和利益相关者合作，塑造长期技术愿景和系统架构。
在整个软件开发生命周期中，应用并倡导安全最佳实践，使用 AWS 原生工具和 DevSecOps 原则。
通过指导、知识分享和思想领导，培养高绩效的工程文化，开展深入讨论、午餐学习、内部技术讲座和跨团队协作。
在 DevOps/MLOps 角色方面拥有丰富的经验，能够在云原生环境中构建、扩展和保护 ML/AI 基础设施。
对 AWS 服务（如 SageMaker、Bedrock、S3、EC2、Lambda、IAM、VPC、ECS/EKS）有深厚经验，具备强大的云解决方案架构能力。
在生产环境中，使用 AWS CDK、CloudFormation 或 Terraform 具备先进的基础设施即代码实践能力。
在使用 Docker 和 Kubernetes 构建和操作容器化应用方面拥有丰富经验，包括生产级编排和监控。
对高级 DevOps 概念有深入了解，包括渐进式交付策略（蓝绿、金丝雀）、弹性工程和性能优化。
对机器学习生命周期有深入理解，并在生产环境中具有部署和管理 LLMs 和生成性 AI 模型的实际经验。
计算机科学、工程或相关技术领域的学士或硕士学位。
拥有行业认可的认证，如 AWS 认证 DevOps 工程师、AWS 机器学习专业或 AWS 解决方案架构师 - 专业。
具备强大的书面和口头沟通能力，能够在多个团队或业务单位之间影响技术方向。
积极参与开源 MLOps、GenAI 或 DevOps 项目和社区。
在您入职之前，您可能需要披露任何未决的定罪或警方指控，以符合我们的雇佣合同政策。这使我们能够讨论您可能需要的任何支持并评估任何风险。这是对工作的基本特征的书面声明，包括主要职责，并结合所需的技能、知识和经验，以达到令人满意的表现水平。这并不旨在详细列出所有职责的各个方面。
BBC 承诺为寻求合适替代就业的员工提供再就业机会，优先考虑他们的申请。这意味着对于寻求再就业的员工，他们的申请将与任何其他面临裁员风险的人一起考虑，然后才会考虑那些没有风险的个人。 
