Vereinigte Staaten
Housing Authority Of Co
Becoming
Applied AI Engineer
Vereinigte Staaten
San Francisco, California, United States
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Über Becoming
Becoming entwickelt Developmental Intelligence: KI zur Vorhersage von Organismenveränderungen über die Zeit.
Die meisten experimentellen Systeme scheitern, wenn der metabolische Bedarf zu hoch wird. Wir entwickeln Systeme, die das nicht tun – durch die enge Integration von Hardware, Biologie und Software in Plattformen, die über lange Zeiträume kontinuierlich arbeiten.
Software ist das Bindeglied dieser Plattform. Sie verwandelt physische Systeme in steuerbare, beobachtbare und letztendlich vorhersagbare Systeme.
Die Rolle
Wir suchen einen Applied AI Engineer, der uns beim Aufbau der Software-, Infrastruktur- und Datensysteme unterstützt, die unsere biologische Intelligenzplattform antreiben.
Diese Rolle befindet sich an der Schnittstelle von Software-Engineering, KI-Infrastruktur, Data Engineering und wissenschaftlichem Rechnen. Sie arbeiten eng mit Biologen, machine learning-Forschern und Automatisierungstechnikern zusammen, um Systeme zu schaffen, die experimentelle Daten in prädiktive Modelle lebender Systeme umwandeln.
Sie werden über den gesamten Stack hinweg mitwirken – von Pipelines zur Erfassung von Labordaten und Cloud-Infrastruktur bis hin zu internen Tools, Model-Serving-Systemen und benutzerorientierten Anwendungen.
Diese Rolle ist ideal für Ingenieure, die gerne praktische KI-Systeme entwickeln und sich für technisch anspruchsvolle Probleme in der Biologie begeistern.
Wer Sie sind
Sie sind jemand, der:
- Mit hoher Eigeninitiative agiert – Sie erkennen Lücken im gesamten Stack und übernehmen die Verantwortung für deren Behebung
- Verantwortung für End-to-End-Produktergebnisse übernimmt, nicht nur für einzelne Komponenten
- Hohe Energie in den Aufbau robuster, nutzbarer, realer Software einbringt
- Mit hoher Integrität handelt – Sie legen Wert auf Korrektheit, Zuverlässigkeit und Klarheit
- Direkt und klar kommuniziert, insbesondere wenn es um Kompromisse oder Fehler geht
- Sich Ihrer Stärken und Schwächen bewusst ist, diese proaktiv ausgleicht und offen für Feedback ist
Was Sie verantworten werden
Software Engineering
- Entwurf und Entwicklung von produktionsreifen Softwaresystemen
- Erstellung interner Anwendungen und wissenschaftlicher Werkzeuge
- Entwicklung von APIs und backend-Services
- Erstellung und Wartung von Webanwendungen und Dashboards
- Erstellung von Systemen für Experimentverfolgung und Datenvisualisierung
- Verbesserung der Softwarezuverlässigkeit, des Testens und der Bereitstellungsprozesse
Daten- & KI-Infrastruktur
- Aufbau und Wartung von groß angelegten biologischen Datenpipelines
- Entwurf von Systemen für die Erfassung, Speicherung, Transformation und den Abruf multimodaler biologischer Daten
- Entwicklung von Infrastruktur zur Unterstützung von KI-Modelltraining und -Evaluierung
- Optimierung des Datentransfers zwischen Laborsystemen, Cloud-Umgebungen und Rechenpipelines
- Verbesserung der Datenqualität, Herkunft, Reproduzierbarkeit und Governance
- Unterstützung der Model-Serving- und Inferenzinfrastruktur
Cloud- & Plattform-Engineering
- Entwurf und Wartung von Cloud-Infrastruktur
- Verbesserung der Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Beobachtbarkeit interner Systeme
- Verwaltung von containerisierten und verteilten Workloads
- Erstellung von Bereitstellungs- und CI/CD-Systemen
- Unterstützung von High-Performance-Computing- und GPU-Infrastruktur
- Optimierung der Cloud-Nutzung und Kosteneffizienz
Sicherheit & IT
- Verbesserung der organisatorischen Cybersicherheitsposition
- Verwaltung von Identitäts- und Zugriffskontrollen
- Implementierung von Prozessen für Sicherheitsüberwachung und Incident Response
- Unterstützung von Geräteverwaltung und Endpunktsicherheit
- Entwicklung von Datensicherheits- und Compliance-Praktiken
- Mitwirkung bei der Festlegung von Sicherheitsstandards für sensible biologische und KI-Daten
Funktionsübergreifende Zusammenarbeit
- Enge Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern, um Workflows zur Datengenerierung zu verstehen
- Partnerschaft mit machine learning-Forschern zur Unterstützung der Modellentwicklung
- Zusammenarbeit mit Automatisierungs- und Hardwareteams bei Laborintegrationen
- Übersetzung wissenschaftlicher Anforderungen in skalierbare Softwaresysteme
Erforderlich
- BS, MS oder PhD in Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik, Physik oder einem verwandten Fachgebiet
- Mindestens 1 Jahr Berufserfahrung
- Starke Kenntnisse in modernen frontend-Technologien (z. B. React, TypeScript oder ähnlich)
- Umfangreiche Erfahrung im backend (z. B. Python, Go, Rust, Node oder ähnlich)
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, GCP oder Azure)
- Erfahrung in der Konzeption und Wartung von APIs, Services und Datenmodellen
- Sicherer Umgang mit Zeitreihendaten und zustandsbehafteten Systemen
- Starkes Verständnis von Datenbanken und Datenarchitekturen
- Vertrautheit mit Linux-Umgebungen und Softwarebereitstellung
- Gedeiht in der schnellen und intensiven Umgebung eines Start-ups
- Wettbewerbsfähiges Gehalt und bedeutende Beteiligung (Equity) je nach Erfahrungsniveau
- Umfassende Sozialleistungen
- Umgebung mit hohem Vertrauen und hoher Eigenverantwortung
- Schnelles Wachstum in Umfang und Verantwortung
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