Vereinigte Staaten
Anduril Industries
Good Inside
Machine Learning Engineer
Vereinigte Staaten
New York, New York, United States
TypeScriptPythonJavaAWSGCPGo
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Wer wir sind
Good Inside definiert Elternschaft neu – nicht als etwas, das „einfach natürlich kommen sollte“, sondern als eine Fähigkeit, die man erlernen und üben kann. Gegründet von Dr. Becky Kennedy und Dr. Erica Belsky, kombinieren wir starke Führung mit innovativer Technologie, um Eltern personalisierte Beratung, KI-gestützte Unterstützung und eine globale Gemeinschaft zu bieten.
Unsere Mission: Eltern dabei zu helfen, widerstandsfähige, selbstbewusste Kinder in einer sich wandelnden Welt großzuziehen. Wir haben bereits Millionen erreicht und stehen erst am Anfang. Wir verfeinern unser Produkt und erweitern unsere Reichweite, um noch mehr Familien zu stärken.
Wir suchen mutige Problemlöser mit hoher Eigenverantwortung, die etwas Neues aufbauen, große Herausforderungen angehen und an vorderster Front des Wandels stehen wollen.
DIE CHANCE
Good Inside sucht einen Machine Learning Engineer zur Verstärkung unseres Engineering-Teams. Dies ist keine Forschungs- oder Data-Science-Rolle – wir suchen einen starken backend-Entwickler, der praktische Erfahrung mit der Bereitstellung von ML-gestützten Funktionen in der Produktion hat. Sie arbeiten an der Schnittstelle von backend-Systemen und machine learning und bauen die Infrastruktur sowie die Dienste auf, die unseren Nutzern personalisierte, intelligente Erlebnisse bieten.
Sie sollten sich im Umgang mit ML APIs wohlfühlen, grundlegende ML-Konzepte verstehen und Modelle in zuverlässige, skalierbare backend-Systeme integrieren können. Ihre primäre Identität ist die eines Software-Entwicklers – jemand, der sauberen, produktionsreifen Code schreibt – mit der zusätzlichen Fähigkeit, über ML-Systeme nachzudenken und sie in unserem Produkt zum Leben zu erwecken.
Sie arbeiten eng mit funktionsübergreifenden Partnern zusammen, darunter Produkt-, Design-, Mobile- und Datenteams, um hochwertige Funktionen zu entwickeln, die den Bedürfnissen unserer Nutzer entsprechen. Ihre Fähigkeit, backend-Engineering-Exzellenz mit praktischem ML-Wissen zu verbinden, wird entscheidend sein, während wir die Good Inside-Plattform weiterentwickeln und skalieren.
WAS SIE VERANTWORTEN
- Entwurf, Aufbau und Wartung von backend-Diensten und APIs, die ML-gesteuerte Funktionen auf der gesamten Good Inside-Plattform antreiben
- Integration und Orchestrierung von ML-Modellen und ML APIs von Drittanbietern (z. B. LLM-Anbieter, Empfehlungs-Engines, Embedding-Dienste) in Produktionssysteme
- Aufbau von Datenpipelines und Infrastruktur zur Unterstützung von Modellbereitstellung, Feature-Speicherung und Echtzeit-Personalisierung
- Enge Zusammenarbeit mit Produkt-, Mobile- und Designteams, um ML-Fähigkeiten in nutzerorientierte Funktionen zu übersetzen
- Verantwortung für die Zuverlässigkeit, Leistung und Skalierbarkeit von ML-nahen backend-Systemen
- Entwicklung von sauberem, wartbarem und gut dokumentiertem Code, der auf den definierten Projektumfang abgestimmt ist
- Klare Dokumentation von Architektur-Entscheidungen, Implementierungsdetails und Übergabematerialien nach Projektabschluss
- Bereitstellung von Input zum Funktionsumfang und zur Sequenzierung, um eine rechtzeitige und erfolgreiche Lieferung der Projektergebnisse zu unterstützen
IHRE FÄHIGKEITEN UND ERFAHRUNG
- 5+ Jahre professionelle Software-Engineering-Erfahrung mit starkem Fokus auf backend-Entwicklung
- Nachgewiesene Erfahrung in der Bereitstellung von ML-gestützten Funktionen oder Produkten in einer Produktionsumgebung
- Fundierte Kenntnisse von ML-Konzepten (z. B. Embeddings, Klassifizierung, Empfehlungssysteme, LLMs) – Sie müssen keine Modelle trainieren, aber Sie müssen verstehen, wie sie funktionieren und wann sie einzusetzen sind
- Praktische Erfahrung bei der Integration von ML APIs und Diensten (z. B. OpenAI, Anthropic, ElevenLabs, HuggingFace, AWS SageMaker oder ähnliches)
- Beherrschung von Python und/oder einer anderen backend-Sprache (Go, Java, TypeScript/Node, etc.)
- Erfahrung mit Cloud-Infrastruktur (AWS, GCP oder Azure) und containerisierten Bereitstellungen
- Vertrautheit mit Datenspeichern und Pipelines, die für ML-Workloads relevant sind (z. B. Vektordatenbanken, Feature-Stores, Streaming-Systeme)
- Exzellente zwischenmenschliche, mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten
- Starke Kooperationsfähigkeit und Aufbau funktionsübergreifender Beziehungen
- Eigeninitiative mit ausgeprägten analytischen Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz
- Fähigkeit, organisiert zu bleiben und Ergebnisse in einem schnelllebigen, sich verändernden Umfeld zu liefern
- Informatikstudium oder gleichwertige Qualifikation
- Mindestens 2 Jahre Erfahrung als ML Engineer im Unternehmen
BEVORZUGTE ERFAHRUNG
- Startup-Wachstumserfahrung: Dies ist nicht das erste Mal, dass Sie einem wachstumsstarken Startup bei der Skalierung helfen. Sie sind begeistert von der Herausforderung und lieben es, von Grund auf neu zu gestalten und zu lernen.
- Erfahrung mit LLM-Anwendungsentwicklung: Sie haben Anwendungen auf Basis von großen Sprachmodellen gebaut – Prompt Engineering, RAG-Pipelines, konversationsbasierte KI oder ähnliches – und verstehen die praktischen Herausforderungen bei der Bereitstellung von LLM-gestützten Funktionen.
- Infrastruktur & DevOps-Fluency: Erfahrung mit CI/CD, Monitoring, Observability und Produktionsreife für ML-Systeme.
- Vorerfahrung mit Empfehlungssystemen, Personalisierungs-Engines oder Content-Ranking-Algorithmen in einem nutzerorientierten Produkt.
WAS WIR BIETEN
- Wettbewerbsfähige Vergütung: Das Grundgehalt für diese Rolle liegt bei 205k $ - 235k $
- Unternehmensanteile
- Umfassendes Leistungspaket
- 401k + Arbeitgeberzuschuss
- Auszeit zum Auftanken
- Eine Kultur der Eigenverantwortung, Leistungsstärke und Zusammenarbeit
Chancengleichheit
Good Inside ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert. Daher diskriminieren wir nicht aufgrund von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, nationaler Herkunft, Alter, Behinderung oder anderen durch geltende Gesetze geschützten Merkmalen.
Wir engagieren uns für den Aufbau eines vielfältigen Teams aus hochtalentierten Menschen. So sehr wir daran glauben, uns auf die Eltern hinter der Erziehung und das Kind hinter dem Verhalten zu konzentrieren, so sehr glauben wir daran, uns auf die Person hinter dem Job zu konzentrieren. Wir widmen uns dem Aufbau eines Arbeitsplatzes, an dem wir uns gegenseitig die Strategien, Unterstützung und den Raum geben, den jeder von uns braucht, um zu gedeihen – wir glauben an das Gute in jedem und bringen es zum Vorschein.
Wenn Sie während des Rekrutierungsprozesses Anpassungen benötigen, sei es in Form von alternativen Materialien, barrierefreien Besprechungsräumen usw., lassen Sie es uns bitte wissen, und wir werden mit Ihnen zusammenarbeiten, um Ihre Bedürfnisse zu erfüllen.
Informationen zu den Datenschutzpraktiken von Good Inside finden Sie in unserer Datenschutzrichtlinie goodinside.com/privacy-policy/. Bewerber aus Kalifornien finden zudem unseren CA Applicant Privacy Notice goodinside.com/privacy-policy/#california-applicant-privacy-notice.
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