Estados Unidos
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Lila Sciences
Engenheiro de Software Staff, Sistema Científico de Registro
Estados Unidos
Cambridge, Massachusetts, Estados Unidos · San Francisco, California, Estados Unidos
TypeScriptPythonReactSQLAWSGCPKubernetesTerraform
Tradução automática. Consulte o original.
Seu Impacto na LILA
Estamos buscando um Engenheiro de Software Staff para se juntar à nossa Equipe de Sistema Científico de Registro e ajudar a construir a plataforma científica de próxima geração impulsionada por IA.
Você se concentrará no desenvolvimento de interfaces de usuário, serviços, APIs de alto desempenho, bancos de dados e sistemas confiáveis que integram frameworks avançados de IA com análises científicas complexas e fluxos de trabalho de laboratório. Você trabalhará em estreita colaboração com pesquisadores de ML, engenheiros de plataforma e cientistas para desenvolver sistemas que possam lidar com cargas de trabalho diversas e escalar perfeitamente, incluindo bancos de dados SQL estruturados, data lakehouses, motores de fluxo de trabalho e ambientes de execução de laboratório.
Esta é uma oportunidade de aplicar sua profunda experiência em front-end e backend a uma plataforma de IA de ponta com impacto científico real. Se você é apaixonado por construir sistemas performáticos e elegantes, adoraríamos ouvir você.
Sobre a Equipe
A Equipe de Sistema Científico de Registro (SSR) constrói a camada de memória para as operações da Lila. Ela responde a duas perguntas: o que planejamos construir? e o que realmente aconteceu? Esses sistemas conectam a intenção científica à realidade física. Juntamente com as equipes de dados e automação, seus sistemas garantem a reprodutibilidade e fecham o ciclo Design-Build-Test-Learn (DBTL).
O Que Você Construirá
- Interfaces de Usuário e APIs: Projetar e construir UIs e APIs de alto desempenho, seguras e bem documentadas que se integram a aplicativos impulsionados por IA.
- Arquitetura e Escalabilidade de Banco de Dados: Desenvolver esquemas e gerenciar diversos sistemas de dados, incluindo SQL, NoSQL e bancos de dados vetoriais, e outras tecnologias emergentes, para desempenho e escalabilidade.
- Desenvolvimento de Aplicações: Impulsionar a implementação de serviços de front-end e backend com foco em desempenho, manutenibilidade e confiabilidade.
- Desempenho e Confiabilidade: Diagnosticar e resolver gargalos do sistema, garantindo alta disponibilidade e desempenho de baixa latência em cargas de trabalho de grande 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.
O Que Você Precisará para Ter Sucesso
- Bacharelado ou Mestrado em Ciência da Computação, Engenharia ou área relacionada.
- 6–8+ anos de experiência em engenharia na construção e implantação de sistemas de grande escala em produção.
- Forte expertise em pelo menos uma das seguintes áreas, com capacidade de trabalhar em toda a stack: engenharia front-end, engenharia backend ou modelagem de dados e design de sistemas.
- TypeScript, React e Python: Forte experiência com React e TypeScript é necessária; experiência em Python é fortemente preferida.
- Bancos de Dados: Forte experiência com SQL, NoSQL e tecnologias emergentes de banco de dados, como bancos de dados vetoriais; histórico comprovado em design de esquemas, indexação e otimização de consultas.
- Desenvolvimento de API: Capacidade comprovada de projetar e escalar API RESTful ou GraphQL com foco em confiabilidade e desempenho.
- Experiência prática no uso de assistentes de codificação de IA para melhorar a produtividade da engenharia.
- Domínios Científicos ou Intensivos em Dados: Experiência trabalhando em ciências da vida, ciência de materiais ou outros campos de pesquisa intensiva ou intensivos em dados.
- Comunicação e Colaboração: Fortes habilidades 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 assumir a responsabilidade por desafios técnicos complexos, equilibrando trade-offs entre escalabilidade, desempenho e manutenibilidade.
Pontos Bônus
- Nuvem e DevOps: Experiência prática com AWS, GCP ou Azure; forte compreensão de Kubernetes, conteinerização, infraestrutura como código, como Terraform ou CloudFormation, e pipelines de CI/CD, como GitHub Actions.
- Sistemas de Orquestração: Experiência com ferramentas de orquestração como Flyte, Temporal, Airflow, Prefect ou sistemas similares.
- Experiência na construção de produtos de laboratório, fluxo de trabalho científico, LIMS, ELN, plataforma de dados ou plataforma de ML.
- Experiência no projeto de sistemas que suportam auditabilidade, rastreabilidade, reprodutibilidade, proveniência de dados ou fluxos de trabalho regulamentados.
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 assinaturas 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 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
Sobre a LILA
Lila Sciences está construindo a Superinteligência Científica™ 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 isso parece um ambiente em que você adoraria trabalhar, mesmo que não atenda a todas as qualificações listadas acima, encorajamos você a se candidatar.
Estamos Todos Dentro
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 inscrição 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 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 de Lila Sciences, e Lila Sciences não deverá nenhuma taxa de indicação ou outra taxa a esse respeito.
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