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TSMC
Weekday AI
Netzwerk-Ingenieur – Daten für autonome Systeme Annotation
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Über die Stelle
Diese Rolle ist für einen unserer Kunden.
Sind Sie ein Netzwerk-Support-Ingenieur der Stufe 3 / Tier 3, der sich für Datenwissenschaft und autonome Infrastruktur interessiert? Unser Kunde baut vertikal integrierte Netzwerksysteme und nutzt die generierten Daten, um die nächste Generation KI-gestützter Infrastruktur voranzutreiben. Sie suchen Ingenieure mit Erfahrung in der Eskalationsbearbeitung, Paket-Analyse, Fehlerbehebung und RCA-Workflows, um Netzwerkdaten aus echten Produktionssystemen zu kennzeichnen, zu annotieren und zu strukturieren.
Dies ist eine praxisorientierte Rolle, die Ihre Erfahrung in der L3-Fehlerbehebung und im Incident-Response mit einem wachsenden Verständnis dafür kombiniert, wie Datenpipelines in KI-Systemen aufgebaut und genutzt werden.
Arbeitsmodell
Vergütung: $50-$70 pro Stunde
- Vollständig remote.
- Flexible Arbeitszeiten mit einem erwarteten Engagement von ca. 30–40 Stunden pro Woche.
- Direkte Zusammenarbeit mit dem Kundenteam.
- Projekte können je nach Geschäftsanforderungen und Leistung verlängert, verkürzt oder beendet werden.
Vertrags- und Zahlungsdetails
- Vertragsverhältnis als unabhängiger Auftragnehmer.
- Wöchentliche Zahlungen über Stripe oder Wise basierend auf genehmigten erbrachten Leistungen.
- Die geleistete Arbeit beinhaltet keinen Zugriff auf vertrauliche oder proprietäre Informationen von Arbeitgebern, Kunden oder Institutionen.
Chancengleichheit
Qualifizierte Bewerber werden ohne Rücksicht auf gesetzlich geschützte Merkmale berücksichtigt. Angemessene Vorkehrungen sind auf Anfrage erhältlich.
Bitte beachten Sie: Eine Sponsoring für H-1B-Visa oder STEM OPT-Programme ist für dieses Engagement nicht verfügbar.
Hauptverantwortlichkeiten
In dieser Rolle werden Sie:
- Reale Daten aus eingesetzten Netzwerken überprüfen: Protokolle, Konfigurationen, Telemetrie, Ereignisströme
- Netzwerkverhalten, Probleme, Anomalien und Mustern von Vorfällen kennzeichnen und klassifizieren
- Schemata und Strukturen für skalierbare Datenpipelines definieren, auf denen nachgelagerte ML-Modelle trainiert werden
- Analyse und Fehlerbehebung komplexer Enterprise-Netzwerkprobleme und Infrastrukturvorfälle.
- Unterstützung von Untersuchungen im Zusammenhang mit Netzwerkausfällen, Serviceverschlechterungen, Leistungsengpässen und eskalierten Kundenproblemen.
- Teilnahme an Analysen zur Ursachenermittlung (RCA) und Dokumentation technischer Erkenntnisse.
- Einbringung von Fachwissen über Enterprise-Netzwerkumgebungen und operative Best Practices.
- Überprüfung und Interpretation von Netzwerktelemetrie, Protokollen, Warnmeldungen und Infrastrukturdaten.
- Direkte Zusammenarbeit mit dem Kundenteam, um technische Einblicke zu liefern, die KI-Trainingsdatensätze und die Modellleistung verbessern.
- Hilfe bei der Überbrückung der Lücke zwischen realen Netzwerkoperationen und machine learning-Anwendungen.
- Bereitstellung von Feedback zu Netzwerkszenarien, operativen Arbeitsabläufen und Fehlerbehebungsmethoden, die in Enterprise-Umgebungen verwendet werden.
Erforderliche Qualifikationen
- Derzeit tätig als Level 3, Tier 3, Senior, Lead oder Principal Support Engineer für Enterprise-Netzwerkinfrastruktur.
- Praktische Erfahrung in der Verwaltung, Fehlerbehebung und Unterstützung von Enterprise-Netzwerkumgebungen.
- Umfangreiche Erfahrung mit Technologien wie:
- Netzwerk-Switches
- Wireless Access Points (APs)
- Firewalls
- Routing- und Switching-Infrastruktur
- Nachgewiesene Erfahrung im Umgang mit:
- Produktionsvorfällen
- Eskalationen auf höchster Ebene
- Bereitschaftsdienstverpflichtungen
- Ursachenanalyse (RCA)
- Netzwerk-Fehlerbehebung und Behebung von Ausfällen
- Erfahrung in der Unterstützung von Endkundenumgebungen in Branchen wie:
- Einzelhandel
- Gesundheitswesen
- Finanzdienstleistungen
- Fertigung
- Hochschulbildung
- Gastgewerbe
- Große Unternehmensorganisationen
- Starke analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz.
- Ausgezeichnete schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten.
Bevorzugte Qualifikationen
- Neugier auf machine learning, KI-Systeme und datengesteuerte Infrastrukturbetriebe.
- Interesse daran zu verstehen, wie Rohdaten aus der Infrastruktur und dem Betrieb in machine learning-Inputs umgewandelt werden.
- Erfahrung mit Netzwerküberwachungs-, Beobachtbarkeits- oder operativen Analyseplattformen.
- Vertrautheit mit Automatisierungs-, Netzwerkbetriebs- oder intelligenten Infrastrukturtechnologien.
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