Vereinigte Staaten
HEARTLAND BUSINESS SYSTEMS LLC
JPMorgan Chase & Co.
Sr. Lead Software Developer – Java, AWS & AI-Plattform
Vereinigte Staaten
Jersey City, New Jersey, United States
JavaAWSDockerKubernetesTerraform
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Stellenbeschreibung
Wenn Sie die Verantwortung für Ergebnisse in der Produktion übernehmen – nicht nur für die Implementierung – und darin aufgehen, vage Anforderungen in stabile, gut modellierte Service-Designs zu verwandeln, dann ist diese Rolle wie für Sie gemacht.
Als Senior Lead Software Engineer bei JPMorganChase innerhalb der Corporate Artificial Intelligence and Machine Learning Data Platforms – Machine Learning Center of Excellence entwerfen, entwickeln und optimieren Sie hochperformante, latenzarme verteilte Systeme, die als Rückgrat unserer machine learning- und Dateninfrastruktur dienen. Sie arbeiten bereichsübergreifend mit Engineering-, Data-Science- und Plattform-Teams zusammen, um belastbare, Cloud-native Lösungen bereitzustellen, die es dem Unternehmen ermöglichen, an der Spitze der KI-gesteuerten Innovation zu agieren. Ihre Arbeit prägt direkt die Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Leistung der Systeme, die unternehmenskritische Daten verarbeiten, und Ihre Stimme hat Gewicht bei den Architektur- und Engineering-Entscheidungen, die die Entwicklung der Plattform bestimmen. Sie erhalten einen erheblichen Spielraum, um Architektur, Engineering-Standards und die Zuverlässigkeitsstrategie über alle Services hinweg zu beeinflussen, wobei Erwartungen und Anerkennung auf ein Senior-Level-Impact ausgerichtet sind.
Aufgaben
- Architektur und Implementierung von latenzarmen, hochdurchsatzfähigen, auf Java und Spring Boot basierenden verteilten Services unter Verwendung objektorientierter Prinzipien, um produktionsreife Leistung mit starken, klar definierten APIs zu liefern.
- Entwurf und Aufbau belastbarer, Cloud-nativer Service-Architekturen mit Hochverfügbarkeitsanforderungen von 99.9% bis 99.999% unter Nutzung von AWS Compute-, Messaging-, Streaming-, Datenbank- und Speicherdiensten, einschließlich Managed Streaming for Apache Kafka (MSK), Simple Queue Service (SQS), S3, Elastic Container Service (ECS), Elastic Kubernetes Service (EKS), Lambda, Kinesis Video/Data Streams, Relational Database Service (RDS), DynamoDB und Redshift.
- Entwicklung und Pflege von Infrastructure-as-Code-Lösungen unter Verwendung von Terraform und/oder CloudFormation zur Unterstützung skalierbarer, wiederholbarer und prüfbarer Cloud-Deployments.
- Implementierung und kontinuierliche Verbesserung von Observability-Lösungen – einschließlich Alerting, Monitoring und Reporting – unter Verwendung von Datadog, Dynatrace und Splunk, um umsetzbare Produktionserkenntnisse über Microservices-Plattformen hinweg zu liefern.
- Übersetzung vager oder sich entwickelnder Anforderungen in stabile, gut modellierte Service-Designs und klare Kommunikation von Engineering-Abwägungen an technische und nicht-technische Stakeholder.
- Leitung technischer Design-Reviews, Etablierung von Engineering-Best-Practices und Förderung der Einführung von Standards, die die Operabilität, Zuverlässigkeit und Wartbarkeit der Plattform verbessern.
- End-to-End-Verantwortung für Produktionsergebnisse – Identifizierung und Behebung von Leistungsengpässen, Zuverlässigkeitslücken und Skalierbarkeitsbeschränkungen durch Automatisierung und Runbook-gesteuerte Betriebsabläufe.
- Zusammenarbeit mit machine learning-Ingenieuren und Data Scientists, um Plattformanforderungen zu verstehen und robuste, produktionsreife Engineering-Lösungen zu liefern.
- Mentoring und technische Anleitung für Ingenieure im gesamten Team, um eine Kultur der Eigenverantwortung, des kontinuierlichen Lernens und der Engineering-Exzellenz zu fördern.
- Förderung der Einführung und Governance von genehmigten KI-gestützten Engineering-Praktiken zur Verbesserung der Codequalität, Liefergeschwindigkeit und operativen Ergebnisse – einschließlich KI-gestützter Code-Reviews, Testbeschleunigung, Release-Bereitschaft und Incident-Analyse – bei gleichzeitiger Etablierung messbarer Validierungsstandards und Förderung der Wiederverwendung bewährter Muster innerhalb der Toolchain des Softwareentwicklungslebenszyklus.
Erforderliche Qualifikationen, Fähigkeiten und Kenntnisse
- Formale Ausbildung oder Zertifizierung im Bereich Software Engineering und 5+ Jahre angewandte Erfahrung, mit sehr starken Java-Entwicklungsfähigkeiten unter Anwendung objektorientierter Prinzipien sowie fundierter Erfahrung mit Spring Boot.
- Nachgewiesene Erfahrung im Entwurf und der Optimierung von latenzarmer Verarbeitung in verteilten Produktionssystemen.
- Praktische Erfahrung in der Nutzung von AWS-Diensten, einschließlich MSK (Kafka), SQS, S3, ECS, EKS, Lambda, Kinesis Video/Data Streams, RDS, DynamoDB und Redshift in groß angelegten, belastbaren Service-Architekturen.
- Praktische Erfahrung bei der Implementierung von Alerting-, Monitoring- und Reporting-Lösungen unter Verwendung von Datadog, Dynatrace und/oder Splunk in produktionsnahen Umgebungen.
- Starke Engineering-Grundlagen, einschließlich API-Design, Testdisziplin und Debugging in Produktionskontexten.
- Beherrschung einer oder mehrerer moderner Programmiersprachen – mit starkem Schwerpunkt auf Java – beim Schreiben von sauberem, wartbarem, objektorientiertem und testbarem Code.
- Fundierte Erfahrung mit Containerisierungs- und Orchestrierungstechnologien, einschließlich Docker und Kubernetes.
- Nachgewiesene Fähigkeit, technische Abwägungen sowohl gegenüber technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern klar zu kommunizieren.
- Nachgewiesene Erfahrung in der Leitung des effektiven Einsatzes von unternehmensweit zugelassenen KI-gestützten Softwareentwicklungstools für Programmierung, Code-Reviews, Testbeschleunigung und Fehlerbehebung, mit der Fähigkeit, Team-Erwartungen für die Validierung von KI-Ausgaben hinsichtlich Korrektheit, Leistung und Sicherheit festzulegen.
- Starkes Verständnis für verantwortungsvolle KI-Nutzung in Engineering-Workflows, einschließlich Überlegungen zur Datensensibilität, sicherem Umgang mit Ein- und Ausgaben sowie Einhaltung von Resilienz- und Sicherheitserwartungen, mit Erfahrung im Coaching von Ingenieuren zu konformen Nutzungsmustern und Kontrollen.
Bevorzugte Qualifikationen, Fähigkeiten und Kenntnisse
- Tiefe Vertrautheit mit latenzarmen, hochgradig transaktionalen Architekturen und fortgeschrittener Nutzung von AWS Managed Services – insbesondere Kinesis Video/Data Streams – für Echtzeitverarbeitung, verteiltes Event-Handling sowie effiziente Datenspeicherung und -abfrage.
- Expertise im Entwurf und der Automatisierung von Observability- und Reporting-Workflows unter Verwendung von Datadog, Dynatrace und Splunk, um umsetzbares Monitoring und Produktionserkenntnisse über Microservices-Plattformen hinweg zu liefern.
- Erfahrung mit modernen Bereitstellungspraktiken, einschließlich Continuous Integration und Delivery, Infrastructure-as-Code und containerisierten Deployments, die eine zuverlässige Servicebereitstellung in großem Maßstab unterstützen.
- Erfahrung mit Terraform und/oder CloudFormation zum Aufbau und zur Wartung von Cloud-Infrastruktur in einer Unternehmensumgebung.
JPMorganChase, eines der ältesten Finanzinstitute, bietet Millionen von Verbrauchern, kleinen Unternehmen sowie vielen der weltweit bedeutendsten Firmen-, institutionellen und Regierungskunden innovative Finanzlösungen unter den Marken J.P. Morgan und Chase an. Unsere Geschichte erstreckt sich über 200 Jahre und heute sind wir führend im Investmentbanking, im Privat- und Geschäftskundengeschäft, im Firmenkundengeschäft, in der Finanztransaktionsverarbeitung und in der Vermögensverwaltung.
Wir erkennen an, dass unsere Mitarbeiter unsere Stärke sind und die vielfältigen Talente, die sie in unsere globale Belegschaft einbringen, direkt mit unserem Erfolg verknüpft sind. Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert, und legen großen Wert auf Vielfalt und Inklusion in unserem Unternehmen. Wir diskriminieren nicht aufgrund geschützter Merkmale, einschließlich Rasse, Religion, Hautfarbe, nationaler Herkunft, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, Geschlechtsausdruck, Alter, Familienstand oder Veteranenstatus, Schwangerschaft oder Behinderung oder einer anderen nach geltendem Recht geschützten Grundlage. Wir treffen auch angemessene Vorkehrungen für die religiösen Praktiken und Überzeugungen von Bewerbern und Mitarbeitern sowie für Bedürfnisse im Zusammenhang mit psychischer oder körperlicher Behinderung. Besuchen Sie unsere FAQs für weitere Informationen zur Beantragung einer solchen Vorkehrung.
JPMorgan Chase & Co. ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert, einschließlich bei Behinderung/Veteranenstatus.
Unsere Fachkräfte in den Unternehmensfunktionen decken ein breites Spektrum an Bereichen ab, von Finanzen und Risiko bis hin zu Personalwesen und Marketing. Unsere Unternehmens-Teams sind ein wesentlicher Bestandteil unseres Unternehmens und stellen sicher, dass wir unsere Geschäftsbereiche, Kunden und Mitarbeiter auf Erfolg ausrichten.
Wir bieten ein wettbewerbsfähiges Gesamtvergütungspaket, einschließlich eines Grundgehalts, das auf der Grundlage der Rolle, der Erfahrung, der Fähigkeiten und des Standorts festgelegt wird. Mitarbeiter in anspruchsberechtigten Rollen können eine provisionsbasierte Vergütung und/oder eine diskretionäre Anreizvergütung erhalten, die in Form von Bargeld und/oder verfallbaren Aktienanteilen ausgezahlt wird und als Anerkennung für individuelle Leistungen und Beiträge vergeben wird. Wir bieten zudem eine Reihe von Leistungen und Programmen an, um die Bedürfnisse unserer Mitarbeiter zu erfüllen, basierend auf der Anspruchsberechtigung. Diese Leistungen umfassen eine umfassende Krankenversicherung, betriebliche Gesundheits- und Wellnesszentren, einen Altersvorsorgeplan, Backup-Kinderbetreuung, Studiengebührenerstattung, Unterstützung bei psychischer Gesundheit, Finanzcoaching und mehr. Weitere Details zur Gesamtvergütung und den Leistungen werden während des Einstellungsprozesses bereitgestellt.
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