Estados Unidos
Wonderschool
Lila Sciences
Engenheiro(a) de Software Sênior, Dados
Estados Unidos
Cambridge, Massachusetts, Estados Unidos · San Francisco, California, Estados Unidos
TypeScriptPythonReactSQLAWSKubernetesGoTerraform
Tradução automática. Consulte o original.
Seu Impacto na LILA
Junte-se a nós na construção do futuro da ciência! Estamos buscando Engenheiros(as) de Software Sêniores com experiência em backend para integrar nossa Equipe de Plataforma de Dados (Dados), onde você colaborará com engenheiros de software, cientistas de laboratório e engenheiros de machine learning para construir ferramentas de ponta para análise científica automatizada e muito mais. Se você prospera em um ambiente colaborativo e dinâmico e traz as melhores práticas em git, fluxos de trabalho de desenvolvimento e design centrado no usuário, queremos conhecê-lo(a)!
Sobre a LILA
Lila Sciences está construindo a Scientific Superintelligence™ para resolver os maiores desafios da humanidade. Acreditamos que a ciência é a fronteira mais inspiradora para a IA. Em vez de codificar conhecimento especializado em ferramentas, a LILA constrói sistemas que podem aprender por si mesmos.
A LILA combina modelos avançados de IA com instrumentos proprietários da AI Science Factory™ em um sistema operacional para ciência que executa todo o método científico autonomamente, acelerando a descoberta em velocidade, escala e impacto sem precedentes em medicina, materiais e energia. Saiba mais em lila.ai.
Guiados por nossos valores centrais de verdade, confiança, curiosidade, garra e velocidade, agimos com a velocidade de uma startup enquanto abordamos problemas de importância histórica. Se este parece ser um ambiente em que você adoraria trabalhar, mesmo que não atenda a todas as qualificações listadas acima, encorajamos você a se candidatar.
Sobre a Equipe
A Equipe de Plataforma de Dados (Dados) constrói e suporta os sistemas de dados que sustentam a AI Science Factory™ da Lila. Cada experimento executado em nossos laboratórios, cada medição de um instrumento e cada sinal de nossos sistemas operacionais fluem através da plataforma que eles constroem. Seu trabalho abrange ingestão em tempo real, armazenamento analítico em larga escala, orquestração de fluxos de trabalho e as ferramentas de autoatendimento que cientistas, engenheiros e equipes de ML usam para ir de medições brutas a descobertas. Eles constroem a espinha dorsal de dados da Scientific Superintelligence™, para que a ciência avance mais rápido e cada experimento torne o próximo mais inteligente.
O Que Você Construirá
- Design e Construção de APIs: Projetar e construir APIs de alto desempenho, seguras e bem documentadas que se integram com aplicações impulsionadas por IA.
- Arquitetura e Escalabilidade de Banco de Dados: Desenvolver esquemas e gerenciar diversos sistemas de dados (SQL, NoSQL, Bancos de Dados Vetoriais e outros) para desempenho e escalabilidade ideais.
- Desempenho e Confiabilidade: Diagnosticar e otimizar gargalos do sistema, garantindo alta disponibilidade e desempenho de baixa latência em cargas de trabalho de larga escala.
- Nuvem e Infraestrutura: Utilizar serviços AWS, Kubernetes e práticas modernas de DevOps para construir e implantar sistemas de nível de produção em escala.
- Colaboração Multifuncional: Trabalhar com pesquisadores de ML, engenheiros e cientistas para integrar pipelines de dados, APIs e infraestrutura de nuvem em fluxos de trabalho científicos.
Requisitos mínimos
O Que Você Precisa Para Ter Sucesso
- Bacharelado ou Mestrado em Ciência da Computação, Engenharia ou área relacionada.
- + de 5-8 anos de experiência em engenharia construindo e implantando sistemas backend em larga escala em produção.
- Conhecimento de Nuvem e DevOps: Experiência prática com AWS; forte compreensão de Kubernetes e conteinerização, infraestrutura como código (Terraform, CloudFormation) e pipelines de CI/CD (GitHub Actions).
- Experiência com ORMs: Experiência com e serviços web para serviços CRUD (SQL Alchemy, SQLModel, FastAPI, Django).
- Sistemas de Orquestração: Experiência com ferramentas de orquestração (Airflow, Prefect, Temporal, Dagster).
- Desenvolvimento Full Stack: Experiência desenvolvendo aplicações web em todo o full stack (React, TypeScript, Monorepos como Nx, TailWind, FastAPI, SQL/NoSQL, Python, Pydantic)
- Experiência prática utilizando assistentes de codificação de IA para impulsionar a produtividade é necessária.
- Comunicação e Colaboração: Habilidades aguçadas de escuta e um histórico comprovado de trabalho multifuncional com cientistas, engenheiros de dados e equipes de produto; capaz de explicar ideias complexas para públicos diversos.
- Resolução de Problemas: Capacidade comprovada de entregar soluções backend, equilibrando trade-offs entre escalabilidade, desempenho e manutenibilidade.
Pontos Bônus Para
- Familiaridade com Python para Ciência: Familiaridade com bibliotecas de ciência de dados e ML (pandas, numpy, scipy, jax, pytorch).
- Background de Domínio: Exposição a software de laboratório ou análises para ciências da vida, ciências de materiais ou áreas relacionadas.
- Experiência com dispositivos de laboratório, robótica ou hardware
Compensação
Oferecemos remuneração base competitiva com potencial de bônus e participação acionária generosa em estágio inicial. Sua oferta final refletirá seu histórico, experiência e impacto esperado.
Benefícios nos EUA. Funcionários em tempo integral nos EUA recebem um programa abrangente de benefícios, incluindo cobertura médica, odontológica e oftalmológica; seguro de vida e invalidez pago pelo empregador; tempo livre flexível com feriados generosos em toda a empresa; licença parental remunerada; um programa de assistência educacional; benefícios de transporte, incluindo associações de compartilhamento de bicicletas para funcionários baseados no escritório; e um programa de almoço subsidiado pela empresa.
Benefícios Internacionais. Funcionários em tempo integral fora dos EUA recebem um programa abrangente de benefícios adaptado à sua região. Faixas salariais em USD aplicam-se apenas a posições baseadas nos EUA; salários internacionais são definidos para o mercado local.
Faixa Salarial Base Esperada
$144,000—$288,000 USD
Estamos Todos Engajados
Lila Sciences está comprometida com a igualdade de oportunidades de emprego, independentemente de raça, cor, ascendência, religião, sexo, origem nacional, orientação sexual, idade, cidadania, estado civil, deficiência, identidade de gênero ou status de veterano.
As informações que você fornecer durante o processo de candidatura serão tratadas de acordo com nossa Política de Privacidade do Candidato.
Uma Nota para Agências
Lila Sciences não aceita currículos não solicitados de nenhuma fonte, exceto de candidatos. O envio de currículos não solicitados por agências de recrutamento ou de pessoal para a Lila Sciences ou seus funcionários é estritamente proibido, a menos que contatado diretamente pela equipe interna de Aquisição de Talentos da Lila Science. Qualquer currículo enviado por uma agência na ausência de um acordo assinado se tornará automaticamente propriedade da Lila Sciences, e a Lila Sciences não deverá nenhuma taxa de indicação ou outra taxa a respeito.
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