Estados Unidos
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Lila Sciences
Ingeniero de Software Staff, Sistema de Registro Científico
Estados Unidos
Cambridge, Massachusetts, Estados Unidos · San Francisco, California, Estados Unidos
TypeScriptPythonReactSQLAWSGCPKubernetesTerraform
Traducción automática. Consulta el original.
Tu impacto en LILA
Estamos buscando un Ingeniero de Software Staff para unirse a nuestro equipo de Sistema de Registro Científico y ayudar a construir la plataforma científica de próxima generación impulsada por IA.
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 elegantes y de alto rendimiento, 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).
Te centrarás en el desarrollo de interfaces de usuario, servicios, APIs de alto rendimiento, bases de datos y sistemas fiables que integren marcos de trabajo de IA avanzados con analítica científica compleja y flujos de trabajo de laboratorio. Trabajarás en estrecha colaboración con investigadores de ML, ingenieros de plataforma y científicos para desarrollar sistemas capaces de gestionar diversas cargas de trabajo y escalar sin problemas, incluyendo bases de datos SQL estructuradas, data lakehouses, motores de flujo de trabajo y entornos de ejecución de laboratorio.
Lo que construirás
- Interfaces de usuario y APIs: Diseña y construye interfaces de usuario y APIs de alto rendimiento, seguras y bien documentadas que se integren con aplicaciones impulsadas por IA.
- Arquitectura y escalado de bases de datos: Desarrolla esquemas y gestiona diversos sistemas de datos, incluyendo SQL, NoSQL, bases de datos vectoriales y otras tecnologías emergentes, para lograr rendimiento y escalabilidad.
- Desarrollo de aplicaciones: Impulsa la implementación de servicios de front-end y backend con un enfoque en el rendimiento, la mantenibilidad y la fiabilidad.
- Rendimiento y fiabilidad: Diagnostica y resuelve cuellos de botella en el sistema mientras garantizas una alta disponibilidad y un rendimiento de baja latencia en cargas de trabajo a gran escala.
- Nube e infraestructura: Aprovecha los servicios de AWS, Kubernetes y las prácticas modernas de DevOps para construir y desplegar sistemas de nivel de producción a escala.
- Colaboración interfuncional: Trabaja con investigadores de ML, ingenieros y científicos para integrar tuberías de datos, APIs e infraestructura en la nube en los flujos de trabajo científicos.
Requisitos mínimos
Lo que necesitarás para tener éxito
- Grado o Máster en Informática, Ingeniería o un campo relacionado.
- 6–8+ años de experiencia en ingeniería construyendo y desplegando sistemas a gran escala en producción.
- Sólida experiencia en al menos una de las siguientes áreas, con la capacidad de trabajar en toda la pila: 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; la experiencia con Python es muy preferible.
- 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 demostrada 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; capaz de explicar ideas complejas a audiencias diversas.
- Resolución de problemas: Capacidad demostrada para asumir la responsabilidad de desafíos técnicos complejos mientras se equilibran las compensaciones entre escalabilidad, rendimiento y mantenibilidad.
Puntos extra
- Nube y DevOps: Experiencia práctica con AWS, GCP o Azure; sólida comprensión de Kubernetes, contenedorización, infraestructura como código como Terraform o CloudFormation, y tuberías 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, flujo de trabajo científico, LIMS, ELN, plataforma de datos o plataforma de ML.
- Experiencia en el diseño de 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 ajustan al mercado local.
Rango salarial base esperado
$192,000—$288,000 USD
Sobre LILA
Lila Sciences está construyendo la Superinteligencia Científica™ 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 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 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 se compromete a 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 estado de veterano.
La información que proporciones durante tu proceso de solicitud será manejada 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 de trabajo temporal a Lila Sciences o a sus empleados está estrictamente prohibido, a menos que exista un contacto directo por parte de su equipo interno de Adquisición de Talento. Cualquier currículum enviado por una agencia sin un acuerdo firmado pasará a ser automáticamente propiedad de Lila Sciences, y Lila Sciences no estará obligado a abonar ninguna tarifa por referencia ni de otro tipo al respecto.
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