Vereinigte Staaten
SanMar- External
Bright Vision Technologies
Data Platform Engineer
RemoteVereinigte Staaten
Wesley Chapel, Florida, United States
PythonKubernetesC++RustGo
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Über die Stelle
Data Platform Engineer – Remote
Dies ist eine fantastische Gelegenheit, einem etablierten und angesehenen Unternehmen beizutreten, das ein enormes Potenzial für berufliches Wachstum bietet.
Erklärung zur Chancengleichheit (EEO)
Bright Vision Technologies ist ein Technologieberatungs- und Softwareentwicklungsunternehmen, das Cloud-, KI-, Daten- und Unternehmenslösungen in den Vereinigten Staaten anbietet.
Bright Vision Technologies ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert.
Bright Vision Technologies (BV Teck) verpflichtet sich zur Chancengleichheit (EEO) für alle Mitarbeiter und Bewerber, unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, nationaler Herkunft, Alter, genetischen Informationen, Behinderung, Veteranenstatus oder einem anderen gesetzlich geschützten Status gemäß geltenden Bundes-, Landes- oder lokalen Gesetzen. Diese Verpflichtung erstreckt sich auf alle Aspekte der Beschäftigung, einschließlich Rekrutierung, Einstellung, Schulung, Vergütung, Beförderung, Versetzung, Beurlaubung, Kündigung, Entlassung und Wiedereinstellung.
BV Teck untersagt ausdrücklich jede Form von Belästigung oder Diskriminierung am Arbeitsplatz. Jegliche unzulässige Beeinträchtigung der Fähigkeit der Mitarbeiter, ihre beruflichen Aufgaben zu erfüllen, kann zu Disziplinarmaßnahmen bis hin zur Beendigung des Arbeitsverhältnisses führen.
Bewerbung
Stellenbezeichnung: Data Platform Engineer
Standort: 100% Remote (Vereinigte Staaten)
Art der Anstellung: Vollzeit, direkte Anstellung W2
Gehaltsrahmen: $100,000–$150,000 jährlich
Berufserfahrung: 6+ Jahre
Erforderliche Qualifikationen
Sponsoring: US-Staatsbürger, Inhaber einer Green Card, EAD-Inhaber und Kandidaten für einen H-1B-Transfer sind herzlich eingeladen, sich zu bewerben. Wir können für diese Position keine neuen H-1B-Visumanträge sponsern.
- Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik oder einem verwandten Fachbereich.
- Sechs oder mehr Jahre Erfahrung in verteilten Systemen, Infrastruktur oder ML-Plattform-Engineering.
- Starke Kenntnisse in Python und einer Systemsprache wie Go, Rust oder C++.
- Fundierte Erfahrung im Betrieb von hochdurchsatzfähigen Diensten mit geringer Latenz in der Produktion.
- Praktische Erfahrung mit LLM oder großen Modell-Inferenz-Frameworks wie vLLM oder TensorRT-LLM.
- Fundiertes Verständnis von GPU-Architektur, Speicherhierarchien und Beschleunigerauslastung.
- Vertrautheit mit Kubernetes, Autoscaling und modernen Cloud-Plattformen.
- Erfahrung mit Observability-Stacks, einschließlich Metriken, Tracing und strukturiertem Logging.
- Solide Grundlagen im Performance-Engineering und in der Kapazitätsplanung.
- Starke Kommunikations- und Incident-Response-Fähigkeiten.
Stellenübersicht
Wir suchen einen Data Platform Engineer für den Entwurf, den Aufbau und den Betrieb von hochleistungsfähigen und äußerst zuverlässigen Inferenzplattformen zur Bereitstellung großer machine learning-Modelle in der Produktion. Die Rolle konzentriert sich auf die Systemtechnikseite der KI-Bereitstellung, einschließlich Request-Routing, Batching, Caching, Autoscaling, GPU-Auslastung und End-to-End-Observability über verschiedene Modell-Workloads hinweg. Der ideale Kandidat verfügt über fundierte Fachkenntnisse in verteilten Systemen und Performance-Engineering, hat bereits Bereitstellungssysteme in großem Maßstab implementiert und versteht die Kompromisse zwischen Latenz, Durchsatz, Kosten und Qualität beim ML-Serving.
Bevorzugte Qualifikationen
- Open-Source-Beiträge zur Modell-Bereitstellungsinfrastruktur.
- Erfahrung mit KI-Bereitstellung in mehreren Regionen oder global verteilten Systemen.
- Vertrautheit mit Techniken zur Modellquantisierung, -destillation und -komprimierung.
- Erfahrung mit FinOps für KI-Workloads und kosteneffizientem Design von Bereitstellungssystemen.
- Erfahrung in der Unterstützung von externen KI-APIs in großem Maßstab.
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