雲端系統管理與資安工程師(遠端工作)

工作內容 1. 雲端環境管理與部署 ◦ 建立與維護 Azure VM（交易與訓練環境），確保系統穩定與低延遲 ◦ 管理 Reserved Instance、Premium SSD、Blob Storage、網路與安全組態（NSG） ◦ 依需求調整 VM 規格與使用時段，優化雲端資源成本與運算效能 ◦ 建立自動化部署流程（CI/CD Pipeline） ◦ 安裝與更新 MultiCharts、Python、深度學習框架（TensorFlow / PyTorch） 2. 機器學習模型部署與維運（MLOps） ◦ 部署機器學習預測模型（API 服務或 Batch Job） ◦ 整合交易系統與模型 API，確保即時運算與數據傳輸穩定 ◦ 版本控制與模型回滾機制（Model Registry） 3. 資安與存取控管 ◦ 設定防火牆規則、多因子驗證（MFA）、Azure AD 使用者管理 ◦ 實作資料加密（傳輸與靜態加密），保障交易數據安全 ◦ 日誌監控與異常警示（Azure Monitor / Log Analytics） 4. 備份與災難復原 ◦ VM 快照、Blob Storage 備份策略與自動化 ◦ 災難復原測試與快速回復方案 5. 雲端運算部署重點 ◦ 資源彈性調整（交易時段 / 訓練需求動態調整 VM 規格） ◦ GPU 運算管理（NC / ND 系列 VM，CUDA、cuDNN 配置） ◦ 成本優化（Reserved Instance、Spot VM、Auto-shutdown） ◦ 延遲優化（低延遲區域、ExpressRoute / VPN Gateway） ◦ 資安佈署（VNet/Subnet 隔離、零信任架構） ◦ 可擴展性設計（支援未來新增交易策略或模型） 必要條件： • 熟悉 Azure VM、儲存體、網路與安全組態 • 具備 Windows / Linux 系統管理經驗 • 熟悉防火牆、權限控管、多因子驗證（MFA） • 具備 CI/CD 與自動化工具（Azure CLI、PowerShell、Terraform、Ansible）經驗 • 基本機器學習模型部署能力（TensorFlow / PyTorch） 加分條件： • MultiCharts 或其他量化交易系統部署經驗 • LSTM 或其他時間序列模型訓練與部署經驗 • MLOps 流程設計與最佳化經驗 • 資安認證（CISSP、Azure Security Engineer Associate） 工作模式與待遇 • 工作性質：兼職 / 彈性工時 • 工作地點：遠端工作為主，偶爾實體會議 • 工作頻率：每週 1–2 次例行檢查 + 臨時事件支援 • 回報方式：每月提供系統狀態、資安檢測、成本分析報告