Vereinigte Staaten
Skyline Scientific Inc
JPMorgan Chase & Co.
Lead Software Developer – Java, Python, AWS & AI Platform
Vereinigte Staaten
Jersey City, New Jersey, Vereinigte Staaten
PythonJavaAWSDockerKubernetesTerraform
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Stellenbeschreibung
Wenn Sie die Verantwortung für Ergebnisse in der Produktion übernehmen – nicht nur für die Implementierung – und es Ihnen Spaß macht, mehrdeutige Anforderungen in stabile, gut modellierte Service-Designs umzuwandeln, dann ist diese Rolle wie für Sie gemacht.
Als Senior Lead Software Engineer bei JPMorganChase im Bereich Corporate Artificial Intelligence und Machine Learning Data Platforms – Machine Learning Center of Excellence – entwerfen, bauen und optimieren Sie hochleistungsfähige, latenzarme verteilte Systeme, die das Rückgrat unserer machine learning und Dateninfrastruktur bilden. Sie arbeiten mit Ingenieur-, Data-Science- und Plattformteams zusammen, um resiliente, Cloud-native Lösungen zu liefern, die es dem Unternehmen ermöglichen, an der Spitze der KI-gesteuerten Innovation zu agieren. Ihre Arbeit wird die Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Leistung von Systemen, die kritische Daten im gesamten Unternehmen verarbeiten, direkt prägen, und Ihre Stimme wird bei den architektonischen und technischen Entscheidungen, die die Weiterentwicklung der Plattform bestimmen, Gewicht haben. Sie werden erheblichen Spielraum haben, die Architektur, die technischen Standards und die Zuverlässigkeit über Dienste hinweg zu beeinflussen, wobei Erwartungen und Anerkennung auf das Niveau von Senior-Rollen abgestimmt sind.
Aufgaben
- Entwurf und Implementierung von latenzarmen, hochdurchsatzfähigen verteilten Diensten auf Basis von Java und Spring Boot unter Verwendung objektorientierter Prinzipien, die produktionsreife Leistung mit starken, klar definierten APIs liefern
- Entwurf und Aufbau von resilienten, Cloud-nativen Service-Architekturen mit hohen Verfügbarkeitsanforderungen von 99.9% bis 99.999%, unter Nutzung von AWS Compute-, Messaging-, Streaming-, Datenbank- und Speicherdiensten, einschließlich Managed Streaming for Apache Kafka (MSK), Simple Queue Service (SQS), S3, Elastic Container Service (ECS), Elastic Kubernetes Service (EKS), Lambda, Kinesis Video/Data Streams, Relational Database Service (RDS), DynamoDB und Redshift
- Entwicklung und Wartung von Infrastructure-as-Code-Lösungen mit Terraform und/oder CloudFormation zur Unterstützung skalierbarer, wiederholbarer und auditierbarer Cloud-Bereitstellungen
- Implementierung und kontinuierliche Verbesserung von Observability-Lösungen – einschließlich Alarmierung, Überwachung und Berichterstattung – unter Verwendung von Datadog, Dynatrace und Splunk zur Bereitstellung umsetzbarer Produktionsinformationen über Microservices-Plattformen hinweg
- Übersetzung von mehrdeutigen oder sich entwickelnden Anforderungen in stabile, gut modellierte Service-Designs, wobei technische Kompromisse klar sowohl für technische als auch für nicht-technische Stakeholder dargelegt werden
- Leitung technischer Design-Reviews, Festlegung von Best Practices für die Softwareentwicklung und Förderung der Einführung von Standards, die die Betriebsfähigkeit, Zuverlässigkeit und Wartbarkeit der Plattform verbessern
- End-to-End-Verantwortung für Produktionsergebnisse – Identifizierung und Behebung von Leistungsengpässen, Zuverlässigkeitslücken und Skalierbarkeitseinschränkungen durch Automatisierung und Runbook-gesteuerte Operationen
- Zusammenarbeit mit machine learning-Ingenieuren und Data Scientists, um die Anforderungen der Plattform zu verstehen und robuste, produktionsreife technische Lösungen zu liefern
- Mentoring und technische Anleitung von Ingenieuren im Team, Förderung einer Kultur der Eigenverantwortung, des kontinuierlichen Lernens und der technischen Exzellenz
- Förderung der Einführung und Governance von genehmigten KI-gestützten Engineering-Praktiken zur Verbesserung der Codequalität, Liefergeschwindigkeit und operativen Ergebnisse – einschließlich KI-gestützter Code-Reviews, Beschleunigung von Tests, Release-Bereitschaft und Incident-Analyse – bei gleichzeitiger Festlegung messbarer Validierungsstandards und Förderung der Wiederverwendung bewährter Muster innerhalb der Toolchain des Softwareentwicklungslebenszyklus
Erforderliche Qualifikationen, Fähigkeiten und Kenntnisse
- Formale Ausbildung oder Zertifizierung in Software-Engineering-Konzepten und 5+ Jahre praktische Erfahrung, mit sehr starken Java-Entwicklungskenntnissen unter Verwendung objektorientierter Prinzipien und erheblicher Erfahrung mit Spring Boot
- Nachgewiesene Erfahrung im Entwurf und Tuning für latenzarme Verarbeitung in verteilten Produktionssystemen
- Praktische Erfahrung mit AWS-Diensten, einschließlich MSK (Kafka), SQS, S3, ECS, EKS, Lambda, Kinesis Video/Data Streams, RDS, DynamoDB und Redshift in groß angelegten, resilienten Service-Architekturen
- Praktische Erfahrung in der Implementierung von Alarmierungs-, Überwachungs- und Berichterstattungslösungen mit Datadog, Dynatrace und/oder Splunk in produktionsreifen Umgebungen
- Starke technische Grundlagen, einschließlich API-Design, Testdisziplin und Debugging in Produktionskontexten
- Kenntnisse in einer oder mehreren modernen Programmiersprachen – mit starkem Fokus auf Java – zum Schreiben von sauberem, wartbarem, objektorientiertem und testbarem Code
- Umfangreiche Erfahrung mit Containerisierungs- und Orchestrierungstechnologien, einschließlich Docker und Kubernetes
- Nachgewiesene Fähigkeit, technische Kompromisse klar sowohl für technische als auch für nicht-technische Stakeholder zu kommunizieren
- Nachgewiesene Erfahrung in der Leitung der effektiven Nutzung von unternehmensweit zugelassenen KI-gestützten Softwareentwicklungswerkzeugen für Codierung, Code-Reviews, Testbeschleunigung und Fehlerbehebung, mit der Fähigkeit, Team-Erwartungen für die Validierung von KI-Ausgaben auf Korrektheit, Leistung und Sicherheit festzulegen
- Starkes Verständnis für den verantwortungsvollen Einsatz von KI in Engineering-Workflows, einschließlich Überlegungen zur Datenempfindlichkeit, sichere Handhabung von Eingaben und Ausgaben sowie Einhaltung von Erwartungen an Resilienz und Sicherheit, mit Erfahrung in der Schulung von Ingenieuren zu konformen Nutzungsmustern und Kontrollen
Bevorzugte Qualifikationen, Fähigkeiten und Kenntnisse
- Tiefgehende Vertrautheit mit latenzarmen, hochtransaktionalen Architekturen und fortgeschrittener Nutzung von AWS-Managed Services – insbesondere Kinesis Video/Data Streams – für Echtzeitverarbeitung, verteilte Ereignisbehandlung sowie effiziente Datenspeicherung und -abfrage
- Expertise in der Gestaltung und Automatisierung von Observability- und Reporting-Workflows mit Datadog, Dynatrace und Splunk zur Bereitstellung umsetzbarer Überwachung und Produktionsinformationen über Microservices-Plattformen hinweg
- Erfahrung mit modernen Bereitstellungspraktiken, einschließlich Continuous Integration und Delivery, Infrastructure-as-Code und containerisierten Bereitstellungen, die eine zuverlässige Servicebereitstellung in großem Maßstab unterstützen
- Erfahrung mit Terraform und/oder CloudFormation zum Aufbau und zur Wartung von Cloud-Infrastrukturen in einer Unternehmensumgebung
JPMorganChase, eine der ältesten Finanzinstitutionen, bietet Millionen von Verbrauchern, Kleinunternehmen und vielen der weltweit renommiertesten Unternehmens-, institutionellen und staatlichen Kunden unter den Marken J.P. Morgan und Chase innovative Finanzlösungen an. Unsere Geschichte reicht über 200 Jahre zurück, und heute sind wir führend in den Bereichen Investmentbanking, Verbraucher- und Kleinunternehmerbanking, Firmenkundengeschäft, Finanztransaktionsverarbeitung und Vermögensverwaltung.
Wir bieten ein wettbewerbsfähiges Gesamtvergütungspaket, einschließlich eines Grundgehalts, das sich nach Rolle, Erfahrung, Fähigkeiten und Standort richtet. Mitarbeiter in berechtigten Rollen können provisionsbasierte Zahlungen und/oder diskretionäre Anreizvergütungen erhalten, die in Form von Bargeld und/oder verfallbaren Aktienoptionen ausgezahlt werden und zur Anerkennung individueller Leistungen und Beiträge gewährt werden. Wir bieten außerdem eine Reihe von Leistungen und Programmen zur Deckung der Mitarbeiterbedürfnisse an, je nach Berechtigung. Zu diesen Leistungen gehören eine umfassende Krankenversicherung, betriebliche Gesundheits- und Wellnesszentren, ein Altersvorsorgeplan, Kinderbetreuung im Notfall, Studiengebührenerstattung, Unterstützung für psychische Gesundheit, Finanzberatung und mehr. Zusätzliche Details zur Gesamtvergütung und zu den Leistungen werden während des Einstellungsprozesses mitgeteilt.
Wir erkennen an, dass unsere Mitarbeiter unsere Stärke sind und die vielfältigen Talente, die sie in unsere globale Belegschaft einbringen, direkt mit unserem Erfolg verbunden sind. Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert und Wert auf Vielfalt und Inklusion in unserem Unternehmen legt. Wir diskriminieren nicht aufgrund von geschützten Merkmalen, einschließlich Rasse, Religion, Hautfarbe, nationaler Herkunft, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, Geschlechtsausdruck, Alter, Familienstand oder Veteranenstatus, Schwangerschaft oder Behinderung oder aus anderen Gründen, die nach geltendem Recht geschützt sind. Wir bieten auch angemessene Vorkehrungen für die religiösen Praktiken und Überzeugungen von Bewerbern und Mitarbeitern sowie für die Bedürfnisse im Bereich der psychischen oder physischen Gesundheit. Besuchen Sie unsere FAQs für weitere Informationen zur Beantragung einer Unterkunft.
JPMorgan Chase & Co. ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert, einschließlich Behinderten/Veteranen
Unsere Fachleute in unseren Unternehmensfunktionen decken eine breite Palette von Bereichen ab, von Finanzen und Risikomanagement bis hin zu Personalwesen und Marketing. Unsere Corporate-Teams sind ein wesentlicher Bestandteil unseres Unternehmens und stellen sicher, dass wir unsere Geschäfte, Kunden und Mitarbeiter auf Erfolgskurs bringen.
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