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Lila Sciences
Staff Software Engineer, Scientific System of Record
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Cambridge, Massachusetts, Vereinigte Staaten · San Francisco, California, Vereinigte Staaten
TypeScriptPythonReactSQLAWSGCPKubernetesTerraform
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Ihr Einfluss bei LILA
Wir suchen einen Staff Software Engineer, der unser Team für das Scientific System of Record verstärkt und uns hilft, die nächste Generation einer KI-gesteuerten wissenschaftlichen Plattform aufzubauen.
Sie konzentrieren sich auf die Entwicklung von Benutzeroberflächen, Diensten, Hochleistungs-APIs, Datenbanken und zuverlässigen Systemen, die fortschrittliche KI-Frameworks mit komplexen wissenschaftlichen Analysen und Laborabläufen integrieren. Sie arbeiten eng mit ML-Forschern, Plattform-Ingenieuren und Wissenschaftlern zusammen, um Systeme zu entwickeln, die vielfältige Arbeitslasten bewältigen und nahtlos skalieren können, einschließlich strukturierter SQL-Datenbanken, Data Lakehouses, Workflow-Engines und Laborausführungsumgebungen.
Dies ist eine Gelegenheit, Ihre tiefgreifende front-end- und backend-Expertise auf eine hochmoderne KI-Plattform mit echtem wissenschaftlichem Einfluss anzuwenden. Wenn Sie leidenschaftlich gerne performante, elegante Systeme entwickeln, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören.
Über das Team
Das Scientific System of Record Team (SSR) baut die Speicherschicht für die Abläufe von Lila. Es beantwortet zwei Fragen: Was haben wir zu bauen geplant? Und was ist tatsächlich passiert? Diese Systeme verbinden wissenschaftliche Absicht mit physischer Realität. Zusammen mit den Daten- und Automatisierungsteams stellen ihre Systeme Reproduzierbarkeit sicher und schließen den Design-Build-Test-Learn (DBTL)-Kreislauf.
Was Sie bauen werden
- Benutzeroberflächen und APIs: Entwerfen und Erstellen von Hochleistungs-, sicheren und gut dokumentierten UIs und APIs, die mit KI-gesteuerten Anwendungen integriert werden.
- Datenbankarchitektur und Skalierung: Entwickeln von Schemata und Verwalten verschiedener Datensysteme, einschließlich SQL, NoSQL und Vektordatenbanken sowie anderer aufkommender Technologien, für Leistung und Skalierbarkeit.
- Anwendungsentwicklung: Vorantreiben der Implementierung von front-end- und backend-Diensten mit Fokus auf Leistung, Wartbarkeit und Zuverlässigkeit.
- Leistung und Zuverlässigkeit: Diagnostizieren und Beheben von Systemengpässen, während hohe Verfügbarkeit und geringe Latenz über große Arbeitslasten hinweg sichergestellt werden.
- Cloud und Infrastruktur: Nutzung von AWS-Diensten, Kubernetes und modernen DevOps-Praktiken zum Erstellen und Bereitstellen von Produktionssystemen in großem Maßstab.
- Funktionsübergreifende Zusammenarbeit: Zusammenarbeit mit ML-Forschern, Ingenieuren und Wissenschaftlern zur Integration von Datenpipelines, APIs und Cloud-Infrastrukturen in wissenschaftliche Arbeitsabläufe.
Was Sie für den Erfolg benötigen
- Bachelor- oder Master-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Fachgebiet.
- 6–8+ Jahre Erfahrung im Engineering beim Erstellen und Bereitstellen von Systemen in großem Maßstab in der Produktion.
- Starke Expertise in mindestens einem der folgenden Bereiche mit der Fähigkeit, über den gesamten Stack hinweg zu arbeiten: front-end-Engineering, backend-Engineering oder Datenmodellierung und Systemdesign.
- TypeScript, React und Python: Starke Erfahrung mit React und TypeScript ist erforderlich; Python-Erfahrung wird dringend bevorzugt.
- Datenbanken: Starke Erfahrung mit SQL, NoSQL und aufkommenden Datenbanktechnologien wie Vektordatenbanken; nachgewiesene Erfolgsbilanz in Schema-Design, Indizierung und Abfrageoptimierung.
- Entwicklung von API: Nachgewiesene Fähigkeit, RESTful oder GraphQL APIs mit Fokus auf Zuverlässigkeit und Leistung zu entwerfen und zu skalieren.
- Praktische Erfahrung mit KI-Codierungsassistenten zur Verbesserung der Engineering-Produktivität.
- Wissenschaftliche oder datenintensive Domänen: Erfahrung in den Bereichen Biowissenschaften, Materialwissenschaften oder anderen forschungsintensiven oder datenintensiven Feldern.
- Kommunikation und Zusammenarbeit: Starke Zuhörfähigkeiten und nachgewiesene Erfolgsbilanz in der funktionsübergreifenden Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern, Dateningenieuren und Produktteams; Fähigkeit, komplexe Ideen einem vielfältigen Publikum zu erklären.
- Problemlösung: Nachgewiesene Fähigkeit, die Verantwortung für komplexe technische Herausforderungen zu übernehmen und gleichzeitig Kompromisse zwischen Skalierbarkeit, Leistung und Wartbarkeit auszubalancieren.
Bonuspunkte für
- Cloud und DevOps: Praktische Erfahrung mit AWS, GCP oder Azure; starkes Verständnis von Kubernetes, Containerisierung, Infrastructure as Code wie Terraform oder CloudFormation und CI/CD-Pipelines wie GitHub Actions.
- Orchestrierungssysteme: Erfahrung mit Orchestrierungswerkzeugen wie Flyte, Temporal, Airflow, Prefect oder ähnlichen Systemen.
- Erfahrung im Aufbau von Produkten für Laboratorien, wissenschaftliche Arbeitsabläufe, LIMS, ELN, Datenplattformen oder ML-Plattformen.
- Erfahrung im Entwurf von Systemen, die Auditierbarkeit, Rückverfolgbarkeit, Reproduzierbarkeit, Datenherkunft oder regulierte Arbeitsabläufe unterstützen.
Vergütung
Wir bieten eine wettbewerbsfähige Grundvergütung mit Bonusziel und großzügigen Frühphasen-Aktienoptionen. Ihr endgültiges Angebot spiegelt Ihren Hintergrund, Ihre Expertise und Ihre erwartete Wirkung wider.
US-Leistungen. Vollzeit-US-Mitarbeiter erhalten ein umfassendes Leistungsprogramm, einschließlich Kranken-, Zahn- und Sehversicherung; vom Arbeitgeber bezahlte Lebens- und Invaliditätsversicherung; flexible Urlaubszeiten mit großzügigen unternehmensweiten Feiertagen; bezahlter Elternurlaub; ein Bildungshilfeprogramm; Pendlerleistungen, einschließlich Fahrrad-Sharing-Mitgliedschaften für bürobasierte Mitarbeiter; und ein vom Unternehmen subventioniertes Mittagessen.
Internationale Leistungen. Vollzeitmitarbeiter außerhalb der USA erhalten ein umfassendes Leistungsprogramm, das auf ihre Region zugeschnitten ist. USD-Gehaltsspannen gelten nur für US-basierte Positionen; internationale Gehälter werden an den lokalen Markt angepasst.
Erwartete Grundgehaltsspanne
$144,000—$288,000 USD
Über LILA
Lila Sciences baut Scientific Superintelligence™ auf, um die größten Herausforderungen der Menschheit zu lösen. Wir glauben, dass Wissenschaft die inspirierendste Grenze für KI ist. Anstatt Expertenwissen fest in Werkzeuge zu kodieren, baut LILA Systeme, die selbst lernen können.
LILA kombiniert fortschrittliche KI-Modelle mit proprietären AI Science Factory™-Instrumenten zu einem Betriebssystem für die Wissenschaft, das die gesamte wissenschaftliche Methode autonom ausführt und die Entdeckung mit beispielloser Geschwindigkeit, Skalierung und Wirkung in den Bereichen Medizin, Materialien und Energie beschleunigt. Erfahren Sie mehr unter lila.ai.
Geleitet von unseren Kernwerten Wahrheit, Vertrauen, Neugier, Biss und Geschwindigkeit, bewegen wir uns mit Startup-Geschwindigkeit, während wir Probleme von historischer Bedeutung angehen. Wenn dies nach einem Umfeld klingt, in dem Sie gerne arbeiten würden, auch wenn Sie nicht jede der oben genannten Qualifikationen erfüllen, ermutigen wir Sie, sich zu bewerben.
Wir sind dabei
Lila Sciences setzt sich für Chancengleichheit ein, unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Herkunft, Religion, Geschlecht, nationaler Herkunft, sexueller Orientierung, Alter, Staatsbürgerschaft, Familienstand, Behinderung, Geschlechtsidentität oder Veteranenstatus.
Die Informationen, die Sie während Ihres Bewerbungsprozesses angeben, werden gemäß unserer Kandidaten-Datenschutzrichtlinie behandelt.
Eine Notiz an Agenturen
Lila Sciences akzeptiert keine unaufgeforderten Lebensläufe von anderen Quellen als Kandidaten. Die Einreichung von unaufgeforderten Lebensläufen durch Personal- oder Rekrutierungsagenturen an Lila Sciences oder seine Mitarbeiter ist strengstens untersagt, es sei denn, sie werden direkt vom internen Talent-Akquise-Team von Lila Science kontaktiert. Jeder Lebenslauf, der von einer Agentur ohne unterzeichnete Vereinbarung eingereicht wird, wird automatisch Eigentum von Lila Sciences, und Lila Sciences schuldet diesbezüglich keine Vermittlungs- oder andere Gebühren.
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