Estados Unidos
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Lila Sciences
Ingeniero de Software Principal / Sr Principal, Sistema de Registro Científico
Estados Unidos
Cambridge, Massachusetts, Estados Unidos · San Francisco, California, Estados Unidos
TypeScriptPythonReactSQLAWSKubernetes
Traducción automática. Consulta el original.
Tu impacto en LILA
Estamos buscando un Ingeniero de Software Principal o Sr Principal para nuestro equipo de Sistema de Registro Científico (Scientific System of Record) para ayudar a definir y construir la próxima generación de plataformas científicas impulsadas por IA.
En este puesto, actuarás como líder técnico de sistemas que conectan la intención científica, la ejecución en laboratorio, la captura de datos y el análisis impulsado por IA. Darás forma a la arquitectura de interfaces de usuario, servicios, APIs de alto rendimiento, bases de datos y sistemas críticos de fiabilidad que integran marcos de trabajo de IA avanzados con analíticas científicas complejas y flujos de trabajo de laboratorio.
Trabajarás en estrecha colaboración con investigadores de ML, ingenieros de plataforma, ingenieros de datos, equipos de producto y científicos para convertir procesos científicos complejos en sistemas de software elegantes y escalables. Estos sistemas deberán soportar diversas cargas de trabajo a través de bases de datos SQL, data lakehouses, motores de flujo de trabajo y entornos de ejecución de laboratorio.
Esta es una oportunidad para establecer la dirección técnica de una plataforma de IA de vanguardia con un impacto científico real. Si te apasiona construir sistemas de alto apalancamiento, mentorizar a ingenieros sólidos y resolver problemas ambiguos en la intersección de la IA, el software y la ciencia, nos encantaría saber de ti.
Sobre el equipo
El equipo de Sistema de Registro Científico (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 de Diseño-Construcción-Prueba-Aprendizaje (DBTL).
Lo que construirás
- Estrategia técnica y arquitectura: Define la dirección arquitectónica para el Sistema de Ejecución de Laboratorio de IA y las capacidades relacionadas del Sistema de Registro Científico, equilibrando la evolución de la plataforma a largo plazo con la entrega de productos a corto plazo.
- Ejecución de laboratorio y flujos de trabajo científicos: Diseña sistemas que modelen la intención científica, la planificación de experimentos, la ejecución de protocolos, el estado de muestras y activos, los eventos operativos y la captura de resultados a través de flujos de trabajo de laboratorio complejos.
- Interfaces de usuario y APIs: Lidera el diseño de interfaces de usuario y APIs de alto rendimiento, seguras y bien documentadas que den soporte a científicos, sistemas de automatización, flujos de trabajo de ML y aplicaciones impulsadas por IA.
- Modelado de datos y sistemas: Establece modelos de dominio duraderos, esquemas y contratos de datos a través de SQL, NoSQL, bases de datos vectoriales, data lakehouses y otros sistemas de datos científicos.
- Fiabilidad, rendimiento y escala: Establece estándares técnicos para la alta disponibilidad, baja latencia, observabilidad, tolerancia a fallos y excelencia operativa.
- Nube e infraestructura: Guía el uso de servicios de AWS, Kubernetes y prácticas modernas de DevOps para construir sistemas de grado de producción que escalen a través de equipos y cargas de trabajo.
- Influencia interfuncional: Colabora estrechamente con científicos, investigadores de ML, ingenieros de plataforma, ingenieros de datos, equipos de automatización y líderes de producto para traducir las necesidades científicas y operativas en una arquitectura de plataforma coherente.
- Excelencia en ingeniería: Mentoriza a ingenieros, impulsa revisiones de arquitectura, eleva el nivel de calidad y ayuda a establecer patrones, herramientas y prácticas que mejoren la velocidad de ingeniería y la calidad del sistema.
Lo que necesitarás para tener éxito
- Grado de Bachelor o Máster en Ciencias de la Computación, Ingeniería o campo relacionado.
- 8-15 años de experiencia en ingeniería construyendo y desplegando sistemas a gran escala en producción. Debes ser fuerte en front-end o backend.
- Sólida experiencia en al menos una de las siguientes áreas, con la capacidad de razonar sobre las tres: ingeniería front-end, ingeniería backend o modelado de datos y diseño de sistemas.
- TypeScript, React y Python: Sólida experiencia construyendo aplicaciones modernas con React y TypeScript; se prefiere encarecidamente la experiencia con Python.
- Arquitectura de sistemas y datos: Amplia experiencia diseñando arquitecturas de aplicaciones escalables, APIs, modelos de dominio, esquemas, índices, contratos de datos y sistemas de datos distribuidos.
- Bases de datos: Sólida experiencia con SQL y al menos una de las siguientes: NoSQL, bases de datos vectoriales, bases de datos de grafos, sistemas de búsqueda o arquitecturas de data lakehouse.
- API y diseño de plataforma: Capacidad demostrada para diseñar APIs, abstracciones de plataforma y patrones de integración que sean fiables, mantenibles y fáciles de usar para que otros equipos construyan sobre ellos.
- Dominios científicos o intensivos en datos: Experiencia trabajando en ciencias de la vida, ciencia de materiales, plataformas de ML, sistemas de laboratorio, plataformas de automatización u otros entornos de investigación intensiva y datos intensivos.
- Excelencia operativa: Experiencia diseñando sistemas de producción con una sólida observabilidad, fiabilidad, respuesta a incidentes, ajuste de rendimiento y mantenibilidad a largo plazo.
- Liderazgo técnico: Capacidad para mentorizar a ingenieros senior, alinear a las partes interesadas, tomar decisiones técnicas claras y llevar iniciativas complejas desde la ambigüedad hasta la producción.
- Comunicación y colaboración: Fuertes habilidades de escucha y capacidad para explicar ideas técnicas complejas a científicos, ingenieros, líderes de producto y ejecutivos.
- Experiencia práctica utilizando asistentes de codificación de IA o flujos de trabajo de ingeniería aumentados por IA para mejorar la productividad.
Puntos extra por
- Sistemas de orquestación: Experiencia con herramientas de orquestación (Airflow, Prefect, Temporal, Dagster).
- Familiaridad con Python para la ciencia: Familiaridad con bibliotecas de ciencia de datos y ML (pandas, numpy, scipy, jax, pytorch).
- Experiencia diseñando sistemas que soporten auditabilidad, trazabilidad, reproducibilidad, procedencia de datos o flujos de trabajo regulados.
Compensación
Ofrecemos una compensación base competitiva con potencial de bonificación y una generosa participación accionaria en etapa inicial. Tu oferta final reflejará tu experiencia, conocimientos y el 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; permiso parental remunerado; un programa de asistencia educativa; beneficios de transporte, incluyendo membresías de bicicletas compartidas para empleados basados en oficina; y un programa de almuerzo subsidiado 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 en USD se aplican solo a puestos basados en EE. UU.; los salarios internacionales se establecen según el mercado local.
Rango salarial base esperado $204,000—$310,000 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 conocimientos expertos en herramientas, LILA construye sistemas que pueden aprender por sí mismos.
LILA combina modelos de IA avanzados con instrumentos propietarios 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 con la rapidez de una startup mientras abordamos problemas de importancia histórica. Si esto suena como un entorno en el que te encantaría trabajar, incluso si no cumples con todos los requisitos enumerados anteriormente, te animamos a postularte.
Estamos comprometidos
Lila Sciences está comprometido con la igualdad de oportunidades de empleo independientemente de la raza, color, ascendencia, religión, sexo, origen nacional, orientación sexual, edad, ciudadanía, estado civil, discapacidad, identidad de género o estatus de veterano.
La información que proporciones durante tu proceso de solicitud será tratada de acuerdo con nuestra Política de Privacidad para Candidatos lila.ai/candidate-privacy-policy-notice.
Una nota para las agencias
Lila Sciences no acepta currículums no solicitados de ninguna fuente que no sean los propios candidatos. El envío de currículums no solicitados por parte de agencias de selección o contratación a Lila Sciences o a sus empleados está estrictamente prohibido, a menos que exista un contacto directo por parte del equipo interno de Adquisición de Talento de Lila Science’s. Cualquier currículum enviado por una agencia en ausencia de un acuerdo firmado pasará a ser automáticamente propiedad de Lila Sciences, y Lila Sciences no estará obligado a abonar ninguna tarifa de referencia ni de otro tipo al respecto.
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