Estados Unidos
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Lila Sciences
Ingeniero/a de Software Staff, Sistema Científico de Registro
Estados Unidos
Cambridge, Massachusetts, Estados Unidos · San Francisco, California, Estados Unidos
TypeScriptPythonReactSQLAWSGCPKubernetesTerraform
Traducción automática. Consulta el original.
Tu Impacto en LILA
Buscamos un/a Ingeniero/a de Software Staff para unirse a nuestro Equipo del Sistema Científico de Registro y ayudar a construir la plataforma de IA de próxima generación.
Te centrarás en el desarrollo de interfaces de usuario, servicios, APIs de alto rendimiento, bases de datos y sistemas fiables que integren frameworks avanzados de IA con análisis científicos complejos y flujos de trabajo de laboratorio. Trabajarás en estrecha colaboración con investigadores de ML, ingenieros de plataforma y científicos para desarrollar sistemas que puedan manejar cargas de trabajo diversas y escalar sin problemas, incluyendo bases de datos SQL estructuradas, data lakehouses, motores de flujo de trabajo y entornos de ejecución de laboratorio.
Esta es una oportunidad para aplicar tu profunda experiencia en front-end y backend a una plataforma de IA de vanguardia con un impacto científico real. Si te apasiona construir sistemas eficientes y elegantes, nos encantaría saber de ti.
Sobre el Equipo
El Equipo del Sistema Científico de Registro (SSR) construye la capa de memoria para las operaciones de Lila. Responde a dos preguntas: ¿qué planeamos construir? y ¿qué sucedió realmente? Estos sistemas conectan la intención científica con la realidad física. Junto con los equipos de datos y automatización, sus sistemas garantizan la reproducibilidad y cierran el ciclo Diseño-Construcción-Prueba-Aprendizaje (DBTL).
Lo que Construirás
- Interfaces de Usuario y APIs: Diseñar y construir UIs y APIs de alto rendimiento, seguras y bien documentadas que se integren con aplicaciones impulsadas por IA.
- Arquitectura y Escalado de Bases de Datos: Desarrollar esquemas y gestionar diversos sistemas de datos, incluyendo SQL, NoSQL, bases de datos vectoriales y otras tecnologías emergentes, para el rendimiento y la escalabilidad.
- Desarrollo de Aplicaciones: Impulsar la implementación de servicios de front-end y backend con un enfoque en el rendimiento, la mantenibilidad y la fiabilidad.
- Rendimiento y Fiabilidad: Diagnosticar y resolver cuellos de botella del sistema, garantizando al mismo tiempo alta disponibilidad y rendimiento de baja latencia en cargas de trabajo a gran escala.
- Nube e Infraestructura: Aprovechar los servicios de AWS, Kubernetes y las prácticas modernas de DevOps para construir y desplegar sistemas de calidad de producción a escala.
- Colaboración Interfuncional: Trabajar con investigadores de ML, ingenieros y científicos para integrar pipelines de datos, APIs e infraestructura en la nube en flujos de trabajo científicos.
Lo que Necesitarás para Tener Éxito
- Grado o Máster en Informática, Ingeniería o campo relacionado.
- 6–8+ años de experiencia en ingeniería en la construcción y despliegue de sistemas a gran escala en producción.
- Sólida experiencia en al menos una de las siguientes áreas, con capacidad para trabajar en todo el stack: ingeniería de front-end, ingeniería de backend, o modelado de datos y diseño de sistemas.
- TypeScript, React y Python: Se requiere una sólida experiencia con React y TypeScript; se prefiere encarecidamente la experiencia en Python.
- Bases de Datos: Sólida experiencia con SQL, NoSQL y tecnologías de bases de datos emergentes como las bases de datos vectoriales; historial probado en diseño de esquemas, indexación y optimización de consultas.
- Desarrollo de API: Capacidad probada para diseñar y escalar APIs RESTful o GraphQL con un enfoque en la fiabilidad y el rendimiento.
- Experiencia práctica en el uso de asistentes de codificación de IA para mejorar la productividad de la ingeniería.
- Dominios Científicos o Intensivos en Datos: Experiencia trabajando en ciencias de la vida, ciencia de materiales u otros campos de investigación intensiva o intensivos en datos.
- Comunicación y Colaboración: Sólidas habilidades de escucha y un historial probado de trabajo interfuncional con científicos, ingenieros de datos y equipos de producto; capacidad para explicar ideas complejas a audiencias diversas.
- Resolución de Problemas: Capacidad probada para asumir la responsabilidad de desafíos técnicos complejos, equilibrando los compromisos entre escalabilidad, rendimiento y mantenibilidad.
Puntos Extra
- Nube y DevOps: Experiencia práctica con AWS, GCP o Azure; sólida comprensión de Kubernetes, contenerización, infraestructura como código como Terraform o CloudFormation, y pipelines de CI/CD como GitHub Actions.
- Sistemas de Orquestación: Experiencia con herramientas de orquestación como Flyte, Temporal, Airflow, Prefect o sistemas similares.
- Experiencia en la construcción de productos de laboratorio, flujos de trabajo científicos, LIMS, ELN, plataformas de datos o plataformas de ML.
- Experiencia en el diseño de sistemas que soporten la auditabilidad, trazabilidad, reproducibilidad, procedencia de datos o flujos de trabajo regulados.
Compensación
Ofrecemos una compensación base competitiva con potencial de bonificación y generosas acciones en etapa temprana. Tu oferta final reflejará tu experiencia, conocimientos e impacto esperado.
Beneficios en EE. UU. Los empleados a tiempo completo en EE. UU. reciben un programa integral de beneficios que incluye cobertura médica, dental y de visión; seguro de vida y discapacidad pagado por el empleador; tiempo libre flexible con generosos días festivos en toda la empresa; licencia parental remunerada; un programa de asistencia educativa; beneficios de transporte, incluyendo membresías de bicicletas compartidas para empleados en la oficina; y un programa de almuerzo subvencionado por la empresa.
Beneficios Internacionales. Los empleados a tiempo completo fuera de EE. UU. reciben un programa integral de beneficios adaptado a su región. Los rangos salariales de USD se aplican solo a puestos basados en EE. UU.; los salarios internacionales se establecen según el mercado local.
Rango Salarial Base Esperado
$144,000—$288,000 USD
Sobre LILA
Lila Sciences está construyendo Scientific Superintelligence™ para resolver los mayores desafíos de la humanidad. Creemos que la ciencia es la frontera más inspiradora para la IA. En lugar de codificar el conocimiento experto en herramientas, LILA construye sistemas que pueden aprender por sí mismos.
LILA combina modelos avanzados de IA con instrumentos patentados de AI Science Factory™ en un sistema operativo para la ciencia que ejecuta todo el método científico de forma autónoma, acelerando el descubrimiento a una velocidad, escala e impacto sin precedentes en medicina, materiales y energía. Obtén más información en lila.ai.
Guiados por nuestros valores fundamentales de verdad, confianza, curiosidad, determinación y velocidad, nos movemos a la velocidad de una startup mientras abordamos problemas de importancia histórica. Si este parece ser un entorno en el que te encantaría trabajar, incluso si no cumples con todos los requisitos mencionados anteriormente, te animamos a postularte.
Estamos Comprometidos
Lila Sciences se compromete a la igualdad de oportunidades de empleo, independientemente de la raza, el color, el origen nacional, la religión, el sexo, el origen nacional, la orientación sexual, la edad, el estado civil, la discapacidad, la identidad de género o el estatus de veterano.
La información que proporciones durante tu proceso de solicitud se gestionará de acuerdo con nuestra Política de Privacidad de Candidatos.
Una Nota para las Agencias
Lila Sciences no acepta currículums no solicitados de ninguna fuente que no sean candidatos. La presentación de currículums no solicitados por parte de agencias de contratación o selección a Lila Sciences o sus empleados está estrictamente prohibida, a menos que el equipo de Adquisición de Talento interno de Lila Science se ponga en contacto directo. Cualquier currículum presentado por una agencia en ausencia de un acuerdo firmado se convertirá automáticamente en propiedad de Lila Sciences, y Lila Sciences no deberá ninguna tarifa de referencia u otra tarifa con respecto a ello.
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