Vereinigte Staaten
SanMar- External
Castelion Corporation
Cloud Compute Engineer
Vereinigte Staaten
Torrance, California, United States · Allen, Texas, United States
PythonKubernetes
Automatische Übersetzung. Prüfe das Original.
Über die Stelle
Warum Castelion, warum jetzt?
Castelion arbeitet mit hoher Geschwindigkeit an der Entwicklung und Bereitstellung fortschrittlicher Verteidigungssysteme in einer Zeit, in der die Umsetzung wichtiger denn je ist. Wir glauben, dass Fokus, Eigenverantwortung und Exzellenz entscheidende Vorteile sind – und wir bauen ein erstklassiges Team auf, um mutige Ideen in echte Fähigkeiten zu verwandeln.
Dies ist eine seltene Gelegenheit, in einer frühen Phase einzusteigen, in der Sie maßgebliche Verantwortung übernehmen, mit außergewöhnlichen Teamkollegen zusammenarbeiten und einen direkten, messbaren Einfluss auf unsere Mission und die Zukunft des Unternehmens haben – unabhängig von Ihrer Funktion.
Cloud Compute Engineer
Castelion sucht einen Cloud Compute Engineer, der die skalierbare Cloud-Compute-Plattform des Seeker-Teams für Datenverarbeitung, Simulation, Kalibrierung und machine learning aufbaut und verantwortet. Sie werden rechenintensive Workflows von einzelnen Laptops und Ad-hoc-Skripten in eine gemeinsame, automatisierte und zuverlässige Plattform überführen, die mehrere Engineering-Teams unterstützt.
Sie arbeiten an der Schnittstelle von Datenverarbeitung, ML-Training und Testinfrastruktur, entwickeln verteilte Rechensysteme, optimieren Python-Workloads und integrieren Simulations- sowie Regressionstests in CI/CD-Pipelines. Dies ist eine praxisorientierte Rolle mit erheblichem Einfluss auf die Produktivität der Entwicklung, die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung und die Skalierbarkeit der Seeker-Entwicklung bei Castelion.
Verantwortlichkeiten
- Aufbau einer gemeinsamen Compute-Plattform: Entwicklung und Betrieb einer verteilten Recheninfrastruktur zur Unterstützung von Batch-Verarbeitung, benutzerdefinierten Jobs, Simulation, Kalibrierung, Vorverarbeitung und ML-Training.
- Automatisierung der Datenverarbeitung: Erstellung ereignisgesteuerter Workflows, die neu erfasste Daten automatisch verarbeiten, einschließlich Flugtest- und Kammerkalibrierungsdaten.
- Skalierung rechenintensiver Workloads: Ermöglichung von skalierbarem ML-Training, Foxglove RDL-Vorverarbeitung, Datenaufbereitung, Replay und anderen von Benutzern eingereichten Jobs.
- Integration von Compute mit CI/CD: Ermöglichung der automatischen Ausführung von Simulations- und Regressionstests in CI/CD-Pipelines, um die Testabdeckung über die Einschränkungen von Standard-Runnern hinaus zu erweitern.
- Optimierung von Leistung und Kosten: Profilierung und Verbesserung von Python-Workloads, Datenflüssen, Speichernutzung, Nebenläufigkeit und Ressourcenauslastung – nicht nur der zugrunde liegenden Infrastruktur.
- Verbesserung der Entwicklererfahrung: Bereitstellung einfacher Schnittstellen, APIs oder SDKs für Ingenieure, um Jobs einzureichen, zu überwachen, zu debuggen und erneut auszuführen, ohne die Infrastruktur manuell verwalten zu müssen.
- Sicherstellung von Zuverlässigkeit und Observability: Implementierung von Logging, Metriken, Alerting, Job-Nachverfolgbarkeit und Kostenüberwachung, um Fehler leicht diagnostizieren und beheben zu können.
- Ermöglichung reproduzierbarer Workflows: Nachverfolgung von Code-Versionen, Eingaben, Konfigurationen und Ausgaben, damit Rechenjobs zuverlässig reproduziert und auditiert werden können.
- Unterstützung der großskaligen Datenbewegung: Entwurf effizienter Ansätze für Speicherung, Datentransfer, Caching, Partitionierung und Vorverarbeitung.
- Förderung der Akzeptanz in allen Teams: Direkte Zusammenarbeit mit Ingenieuren, um deren Workflows zu verstehen und konsistente Compute-Muster über klassifizierte und nicht klassifizierte Netzwerke hinweg zu etablieren.
Grundlegende Qualifikationen
- Erfahrung im Aufbau und Betrieb verteilter Compute-Plattformen, die von mehreren Engineering-Teams genutzt werden.
- Fundierte Python-Kenntnisse, einschließlich Profiling, Nebenläufigkeit, Speicherverwaltung und Leistungsoptimierung.
- Produktionserfahrung mit Ray und Kubernetes.
- Erfahrung im Entwurf von Systemen für Batch-Verarbeitung, ereignisgesteuerte und benutzerdefinierte Jobs.
- Erfahrung mit Azure-Compute-, Speicher-, Netzwerk-, Identitäts- und Überwachungsdiensten.
- Nachgewiesene Fähigkeit, Anwendungscode und Datenpipelines hinsichtlich Leistung, Zuverlässigkeit und Kosten zu optimieren.
- Erfahrung in der Implementierung von Observability, automatisierter Job-Wiederherstellung und reproduzierbaren Verarbeitungsworkflows.
- Fähigkeit, einfache Entwicklerschnittstellen zu erstellen und direkt mit Benutzern zusammenzuarbeiten, um komplexe Workflows zu automatisieren.
Zusätzliche Eignungsvoraussetzungen
Diese Position erfordert möglicherweise den Zugang zu klassifizierten Informationen oder eingeschränkten Standorten, Systemen oder Informationen der US-Regierung, wie vom Unternehmen und/oder den geltenden Anforderungen der US-Regierung festgelegt. Wenn die Position entsprechend eingestuft ist, kann Ihre Anstellung von Ihrer Fähigkeit abhängen, die erforderliche Sicherheitsfreigabe der US-Regierung oder eine andere behördliche Genehmigung zu erhalten und aufrechtzuerhalten sowie alle Staatsbürgerschafts- oder sonstigen Eignungsvoraussetzungen zu erfüllen, die durch geltendes Recht, Vorschriften, Executive Orders oder Anforderungen von Regierungsverträgen auferlegt werden. Sie werden benachrichtigt, falls und wann solche Anforderungen gelten.
EAR/ITAR-Anforderungen
Diese Position erfordert den Zugang zu exportkontrollierten Informationen. Daher ist die Anstellung (oder die Beauftragung eines Auftragnehmers) davon abhängig, dass der Kandidat auf alle anwendbaren exportkontrollierten Informationen zugreifen kann, ohne dass zusätzliche Exportlizenzen durch das Bureau of Industry and Security und/oder die Directorate of Defense Trade Controls erforderlich sind.
Bevorzugte Fähigkeiten und Erfahrungen
- Fundierte PyTorch-Erfahrung, einschließlich verteiltem Training, Datenladen, Checkpointing und GPU-Auslastung.
- Erfahrung bei der Skalierung von ML-Training über große Datensätze und verteilte Rechenressourcen hinweg.
- Erfahrung bei der Integration von Simulations- und Regressions-Workloads in CI/CD-Pipelines.
- Vertrautheit mit großen technischen Datensätzen, Flugtestdaten, Kalibrierung oder wissenschaftlichen Rechenworkflows.
- Erfahrung beim Aufbau von Compute-Plattformen, die sowohl klassifizierte als auch nicht klassifizierte Umgebungen unterstützen.
- Erfahrung bei der Verbesserung des Durchsatzes und der Bearbeitungszeit durch Workload-Optimierung und Infrastrukturskalierung.
Castelion bietet ein großzügiges Leistungspaket. Weitere Details finden Sie unten auf unserer Karriereseite.
Sonstige Aufgaben
Bitte beachten Sie, dass diese Stellenbeschreibung nicht dazu gedacht ist, eine umfassende Auflistung aller Aktivitäten, Pflichten oder Verantwortlichkeiten abzudecken, die für diese Stelle vom Mitarbeiter erforderlich sind. Aufgaben, Verantwortlichkeiten und Aktivitäten können jederzeit mit oder ohne Vorankündigung geändert werden.
Affirmative Action/EEO-Erklärung
Castelion ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert. Wir verpflichten uns, allen Bewerbern und Mitarbeitern gleiche Beschäftigungsmöglichkeiten zu bieten, ohne Rücksicht auf Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexuelle Orientierung, Geschlechtsidentität, nationale Herkunft, Alter, Behinderung, genetische Informationen, den Status als geschützter Veteran oder jedes andere durch geltendes Bundes-, Landes- oder lokales Recht geschützte Merkmal.
Castelion verpflichtet sich, qualifizierten Personen mit Behinderungen während des gesamten Bewerbungs- und Einstellungsprozesses angemessene Vorkehrungen zu treffen. Wenn Sie eine angemessene Vorkehrung benötigen, um eine Bewerbung abzuschließen, am Interviewprozess teilzunehmen oder anderweitig am Einstellungsprozess teilzunehmen, kontaktieren Sie bitte [email protected]. Anträge auf Vorkehrungen werden individuell geprüft und in Übereinstimmung mit geltendem Recht behandelt.
Castelion setzt sich für die Förderung eines Arbeitsplatzes ein, an dem Einstellungsentscheidungen auf Qualifikationen, geschäftlichen Anforderungen und der Fähigkeit basieren, die wesentlichen Funktionen der Rolle mit oder ohne angemessene Vorkehrungen zu erfüllen.
Mehr Möglichkeiten mit einem Profil
Für mehr Stellen berücksichtigt werden, ohne den ganzen Prozess zu wiederholen? Erstellen Sie Ihr Profil, damit Unternehmen auf Nort Sie finden.
Profil erstellen