Vereinigte Staaten
Redwood Materials
Cloudera
Staff Software Engineer, Anywhere Cloud - AI Systems & Runtimes
RemoteVereinigte Staaten
San Jose, California, United States
PythonNode.jsDockerKubernetesC++RustGo
Automatische Übersetzung. Prüfe das Original.
Über die Stelle
Geschäftsbereich: Engineering
Karrierestufe: Mid-Senior Level
Diese Stelle ist nicht für eine Einwanderungsförderung berechtigt.
Die voraussichtliche jährliche Grundgehaltsspanne für diese Position beträgt:
- Kalifornien: $184,000 - $230,000
Die individuelle Vergütung innerhalb der veröffentlichten Spanne wird durch die Fähigkeiten, Erfahrungen, Qualifikationen und den primären Arbeitsort des Kandidaten bestimmt. Zusätzlich zum Grundgehalt sind Vertriebsmitarbeiter für den Provisionsplan von Cloudera berechtigt, während Nicht-Vertriebsmitarbeiter für den Unternehmensanreizplan berechtigt sind. Alle Mitarbeiter erhalten ein umfassendes Leistungspaket.
EEO/VEVRAA #LI-SZ1 #LI-HYBRID
Stellenbeschreibung
Bei Cloudera befähigen wir Menschen, komplexe Daten in klare und umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln. Mit ebenso vielen Daten unter unserer Verwaltung wie die Hyperscaler sind wir der bevorzugte Datenpartner für die Top-Unternehmen in fast jeder Branche. Angetrieben durch die unermüdliche Innovation der Open-Source-Community treibt Cloudera die digitale Transformation für die größten Unternehmen der Welt voran.
Bereit, Cloud-Innovation auf die nächste Stufe zu heben? Treten Sie dem Anywhere Cloud-Team von Cloudera bei und helfen Sie mit, ein echtes „Bauen Sie Ihre eigene Pipeline, bringen Sie Ihre eigene Engine“-Erlebnis zu liefern – ermöglicht Daten- und KI-Workloads, überall und ohne Reibungsverluste oder Anbieterbindung zu betreiben.
Wir bringen das Beste aus der Public Cloud – Kosteneffizienz, Skalierbarkeit, Elastizität und Agilität – dorthin, wo Daten leben: Public Clouds, private Rechenzentren und am Edge. Angetrieben von Kubernetes trennt unsere hybride Architektur Compute und Speicher, um maximale Flexibilität zu gewährleisten und die Nutzung der Infrastruktur zu optimieren.
Dies ist nicht nur Cloud-Management – es geht darum, ein konsistentes, sicheres und konformes Cloud-Erlebnis aufzubauen, das Unternehmen vollen Zugriff auf alle ihre Daten, überall ermöglicht.
Mit der Übernahme von Taikun vereinfachen wir Kubernetes und das Cloud-Management noch weiter und schaffen eine einheitliche, skalierbare und zukunftssichere Plattform.
Wenn Sie sich für Kubernetes begeistern – nicht nur für die Nutzung, sondern auch für die Entwicklung im Kern, die Verwaltung von Workloads über hybride Clouds und Rechenzentren hinweg und die Besessenheit von Leistung und DevOps – dann sind Sie hier genau richtig.
Wir suchen einen Staff Software Engineer, der die Architektur und Bereitstellung unserer Cloud-nativen KI-Plattform leitet. In dieser wirkungsvollen Rolle werden Sie die Lücke zwischen modernster KI-Forschung und produktionsreifen Kubernetes-Umgebungen schließen. Sie werden das „Nervensystem“ unseres KI-Stacks aufbauen – optimieren, wie wir Open-Source-Modelle (Llama, Qwen usw.) mithilfe von K8s-nativen Mustern wie Custom Resources (CRDs) und Operatoren ausführen und verwalten, agentielle KI gedeihen lassen und Integrationsmuster entwerfen, die es unseren Produktteams und Kunden ermöglichen, KI-Funktionen natlos zu nutzen.
Warum diese Rolle wichtig ist
Dies ist mehr als nur Cloud-Management, es geht darum, die Grundlage für ein konsistentes, sicheres und konformes Cloud-Erlebnis zu schaffen, das Unternehmen 100% Zugriff auf 100% ihrer Daten, überall ermöglicht.
Mit der kürzlichen Übernahme von Taikun vereinfachen wir Kubernetes und das Cloud-Management noch weiter und schaffen eine Plattform, die einheitlich, skalierbar und zukunftssicher ist.
Wenn Sie sich für Kubernetes begeistern – nicht nur für die Nutzung, sondern auch für die Entwicklung im Kern, die Verwaltung von Workloads über hybride Clouds und Rechenzentren hinweg und die Besessenheit von Leistung, devops usw. – dann sind Sie hier genau richtig.
Als Staff Software Engineer werden Sie:
- Enterprise AI Services: Entwerfen und implementieren Sie elegante, skalierbare Anwendungsdienste (Go/Node.js), die KI-Funktionen für den Unternehmenseinsatz kapseln.
- K8s-Native AI Orchestration: Leiten Sie die Bereitstellung von Inferenzservern (vLLM, Triton) mit KServe, KubeRay oder Knative, um ein Serverless-ähnliches Skalieren für KI-Workloads zu gewährleisten.
- Developer Velocity: Erstellen Sie interne Tools, SDKs und „AI Gateways“, die die Agilität des Teams verbessern und die Integration von Foundation Models (Llama, GPT) in Produktfunktionen vereinfachen.
- RAG & Prompt Engineering: Entwerfen Sie robuste Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipelines und Prompt-Management-Dienste, die sich nahtlos in Vektordatenbanken und Unternehmensdatenquellen integrieren lassen.
- Cross-Functional Collaboration: Arbeiten Sie mit UI-Entwicklern, UX-Designern und dem Produktmanagement zusammen, um sicherzustellen, dass die KI-Plattform nicht nur leistungsfähig, sondern auch für interne Entwickler sehr gut nutzbar ist.
- Infrastructure & Security: Stellen Sie sicher, dass KI-Workloads sicher, mandantenfähig und für die GPU-Ressourcenplanung (MIG, fraktionale GPUs) innerhalb von Kubernetes optimiert sind.
Mindestanforderungen
Wir freuen uns auf Sie, wenn Sie Folgendes mitbringen:
- Bachelor-Abschluss mit 6+ Jahren Erfahrung in der Softwareentwicklung (oder entsprechende Master-/PhD-Dauer), davon mindestens 2+ Jahre mit Fokus auf KI/ML-Systeme.
- Expertenkenntnisse in Python (für das KI-Ökosystem) und starke Kompetenz in einer Systemprogrammiersprache wie Go oder Rust/C++ (für hochperformante Serving-Layer).
- Tiefes Verständnis der LLM-Bereitstellungsherausforderungen und Runtimes (z. B. vLLM, ONNX, TorchServe, Triton). Vertrautheit mit Quantisierungstechniken (AWQ, GPTQ) zur Optimierung von Modellgröße/-geschwindigkeit.
- Erfahrung im Aufbau komplexer Workflows mit Tools wie LangChain oder LlamaIndex und deren Bereitstellung auf containerisierter Infrastruktur (Docker/Kubernetes).
- Fähigkeit, sich in der sich schnell verändernden KI-Landschaft zurechtzufinden, Hype von praktischen technischen Lösungen zu trennen und technische Abstimmung über Teams hinweg voranzutreiben.
Sie haben vielleicht auch
- Model Fine-Tuning: Erfahrung mit effizienten Fine-Tuning-Techniken (PEFT, LoRA/QLoRA) auf benutzerdefinierten Datensätzen.
- GPU-Optimierung: Vertrautheit mit CUDA-Programmierung oder Profiling von GPU-Leistung (Nsight Systems).
- Open Source: Beiträge zu Open-Source-KI-Projekten (HuggingFace transformers, vLLM usw.).
Was Sie von uns erwarten können
- Großzügige PTO-Richtlinie
* Unterstützen Sie die Work-Life-Balance mit Unplugged Days [
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- Flexible WFH-Richtlinie
- Programme für psychische und physische Gesundheit
- Erstattungsprogramm für Telefon und Internet
- Zugang zu kontinuierlicher Karriereentwicklung
- Umfassende Leistungen und wettbewerbsfähige Pakete
* Bezahlte Freiwilligenzeit [
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- Mitarbeiterressourcengruppen
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