System Engineer (AI/ML)

Job Responsibilities

• Melaksanakan dukungan operasional dan monitoring aplikasi AI/ML sesuai dengan prosedur dan SLA yang telah ditentukan termasuk yang meliputi operasional Production dan Disaster Recovery (DR) site.

• Melaksanakan dan mengelola proses release management terkait dengan pelaksanaan aktivitas deployment model AI maupun aplikasi berbasis AI.

• Mengelola operasional aplikasi AI/ML dengan melakukan deep dive analysis terkait performa sistem aplikasi AI/ML dan database meliputi service configuration tuning, traffic routing, workload distribution, API management.

• Mengidentifikasi dan menganalisa trend performance, capacity dan utilization sistem platform data serta merencanakan capacity planning & improvement.

• Melakukan troubleshooting, fixing dan incident, dan problem management terkait isu yang terjadi di operasional aplikasi AI/ML sampai di level OS, server, dan connectivity serta melakukan pengecekan tahap lanjutan dan melakukan follow up terhadap isu yang terjadi di aplikasi AI/ML.

• Melakukan penyusunan, pembaharuan, dan penerapan prosedur operasional dan prosedur pemeliharaan aplikasi AI/ML.

• Menyusun dan mengelola inventory management terkait server aplikasi AI/ML.

• Membuat laporan aktivitas operasional aplikasi AI/ML.

• Menyusun dan memberikan suggestion/recommendation/feedback terkait dengan improvement & stability berdasarkan praktik terbaik operasional aplikasi AI/ML dan menyampaikan dalam bentuk laporan analisa operasional.

Requirements

• Kualifikasi pendidikan minimal S1 bidang teknik informatika, sistem informasi, ilmu komputer, teknologi informasi, statistika, matematika, atau jurusan setara terkait bidang studi Information Technology.

• Pengalaman kerja minimal 1-3 tahun di bidang data operation atau development. (Fresh graduate dengan pengalaman internship welcome to apply)

• Pengalaman dan menguasai dalam mengelola infrastruktur configuration (server & network), OS configuration (Linux & Windows servers), containerized ecosystem (Docker, Kubernetes).

• Pengalaman dan menguasai dalam mengelola API berbasis GraphQL.

• Pengalaman dan menguasai di level advanced / professional terkait platform database dan kubernetes.

• Menguasai query dan optimasi SQL & NOSQL (database cluster & non-cluster).

• Menguasai teknologi CI/CD seperti Jenkins dan Bamboo untuk mendukung proses deployment model dan aplikasi AI/ML.

• Menguasai configuration dan optimasi platform data berbasis containerized API (high availability dan clustering).

• Melakukan analisis data growth dan traffic service untuk memberikan suggestion terkait capacity planning dan management.

• Mampu menyusun dan mempresentasikan analisa, rekomendasi & insight terkait aplikasi berbasis containerized API secara keseluruhan kepada tim teknis dan bisnis atau non-teknis dalam bentuk presentasi, dokumen, atau reguler report.

• Melakukan pengecekan di level detail object platform aplikasi berbasis containerized API untuk mengidentifikasi suatu atau potensi issue / problem. Memiliki kemampuan menentukan solusi permanen sebagai langkah solving issue maupun langkah perbaikan berkelanjutan.

• Menguasai proses automasi (monitoring, alert, notification, analisis) terkait dengan platform berbasis containerized API seperti Ansible.

• Menguasai performance improvement dan tuning pada platform data berbasis web server, API, Tableau Server, Microsoft Reporting Service maupun server untuk memenuhi kebutuhan platform.

• Menguasai tools yang digunakan untuk menjalankan daily operations seperti ELK Stack, Grafana, DB Monitoring, Confluence, JIRA.

• Bersedia bekerja dengan sistem Shifting 24/7.