Vereinigte Staaten
Launch Legends
Lila Sciences
Staff Software Engineer, Scientific System of Record
Vereinigte Staaten
San Francisco, California, United States · Cambridge, Massachusetts, United States
TypeScriptPythonReactSQLAWSGCPKubernetesTerraform
Automatische Übersetzung. Prüfe das Original.
Ihr Einfluss bei LILA
Wir suchen einen Staff Software Engineer, der unser Scientific System of Record Team verstärkt und beim Aufbau der nächsten Generation einer KI-gesteuerten wissenschaftlichen Plattform hilft.
Sie konzentrieren sich auf die Entwicklung von Benutzeroberflächen, Diensten, Hochleistungs-APIs, Datenbanken und zuverlässigen Systemen, die fortschrittliche KI-Frameworks mit komplexen wissenschaftlichen Analysen und Labor-Workflows integrieren. Sie arbeiten eng mit ML-Forschern, Plattform-Ingenieuren und Wissenschaftlern zusammen, um Systeme zu entwickeln, die vielfältige Arbeitslasten bewältigen und nahtlos skalieren können, einschließlich strukturierter SQL-Datenbanken, Data Lakehouses, Workflow-Engines und Laborausführungsumgebungen.
Dies ist eine Gelegenheit, Ihre tiefgreifende front-end- und backend-Expertise in einer hochmodernen KI-Plattform mit echtem wissenschaftlichem Einfluss einzusetzen. Wenn Sie leidenschaftlich gerne performante, elegante Systeme entwickeln, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören.
Über das Team
Das Scientific System of Record Team (SSR) baut die Speicherschicht für die Operationen von Lila. Es beantwortet zwei Fragen: Was wollten wir bauen? Und was ist tatsächlich passiert? Diese Systeme verbinden wissenschaftliche Absicht mit physischer Realität. Zusammen mit den Daten- und Automatisierungsteams stellen ihre Systeme Reproduzierbarkeit sicher und schließen den Design-Build-Test-Learn (DBTL)-Kreislauf.
Was Sie bauen werden
- Benutzeroberflächen und APIs: Entwerfen und Erstellen von Hochleistungs-, sicheren und gut dokumentierten UIs und APIs, die sich in KI-gesteuerte Anwendungen integrieren lassen.
- Datenbankarchitektur und Skalierung: Entwickeln von Schemata und Verwalten verschiedener Datensysteme, einschließlich SQL, NoSQL und Vektordatenbanken sowie anderer aufkommender Technologien, für Leistung und Skalierbarkeit.
- Anwendungsentwicklung: Vorantreiben der Implementierung von front-end- und backend-Diensten mit Fokus auf Leistung, Wartbarkeit und Zuverlässigkeit.
- Leistung und Zuverlässigkeit: Diagnostizieren und Beheben von Systemengpässen bei gleichzeitiger Gewährleistung hoher Verfügbarkeit und geringer Latenz über große Workloads hinweg.
- Cloud und Infrastruktur: Nutzung von AWS-Diensten, Kubernetes und modernen DevOps-Praktiken zum Erstellen und Bereitstellen von produktionsreifen Systemen in großem Maßstab.
- Funktionsübergreifende Zusammenarbeit: Zusammenarbeit mit ML-Forschern, Ingenieuren und Wissenschaftlern zur Integration von Datenpipelines, APIs und Cloud-Infrastrukturen in wissenschaftliche Workflows.
Was Sie für den Erfolg benötigen
- Bachelor- oder Master-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Fachgebiet.
- 6–8+ Jahre Ingenieurerfahrung im Erstellen und Bereitstellen von Systemen in großem Maßstab in der Produktion.
- Starke Expertise in mindestens einem der folgenden Bereiche mit der Fähigkeit, über den gesamten Stack hinweg zu arbeiten: front-end-Engineering, backend-Engineering oder Datenmodellierung und Systemdesign.
- TypeScript, React und Python: Starke Erfahrung mit React und TypeScript ist erforderlich; Python-Erfahrung ist stark bevorzugt.
- Datenbanken: Starke Erfahrung mit SQL, NoSQL und aufkommenden Datenbanktechnologien wie Vektordatenbanken; nachgewiesene Erfolgsbilanz in Schema-Design, Indizierung und Abfrageoptimierung.
- API-Entwicklung: Nachgewiesene Fähigkeit, RESTful oder GraphQL APIs mit Fokus auf Zuverlässigkeit und Leistung zu entwerfen und zu skalieren.
- Praktische Erfahrung mit KI-Codierungsassistenten zur Verbesserung der Engineering-Produktivität.
- Wissenschaftliche oder datenintensive Domänen: Erfahrung in den Biowissenschaften, Materialwissenschaften oder anderen forschungsintensiven oder datenintensiven Bereichen.
- Kommunikation und Zusammenarbeit: Starke Zuhörfähigkeiten und nachgewiesene Erfolgsbilanz in der funktionsübergreifenden Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern, Dateningenieuren und Produktteams; Fähigkeit, komplexe Ideen verschiedenen Zielgruppen zu erklären.
- Problemlösung: Nachgewiesene Fähigkeit, die Verantwortung für komplexe technische Herausforderungen zu übernehmen und gleichzeitig Kompromisse zwischen Skalierbarkeit, Leistung und Wartbarkeit auszubalancieren.
Bonuspunkte für
- Cloud und DevOps: Praktische Erfahrung mit AWS, GCP oder Azure; starkes Verständnis von Kubernetes, Containerisierung, Infrastructure as Code wie Terraform oder CloudFormation und CI/CD-Pipelines wie GitHub Actions.
- Orchestrierungssysteme: Erfahrung mit Orchestrierungswerkzeugen wie Flyte, Temporal, Airflow, Prefect oder ähnlichen Systemen.
- Erfahrung im Aufbau von Labor-, wissenschaftlichen Workflow-, LIMS-, ELN-, Datenplattform- oder ML-Plattformprodukten.
- Erfahrung im Entwurf von Systemen, die Auditierbarkeit, Rückverfolgbarkeit, Reproduzierbarkeit, Datenherkunft oder regulierte Workflows unterstützen.
Vergütung
Wir bieten eine wettbewerbsfähige Grundvergütung mit Bonuspotenzial und großzügigen Frühphasen-Aktienoptionen. Ihr endgültiges Angebot spiegelt Ihren Hintergrund, Ihre Expertise und Ihre erwartete Wirkung wider.
US-Leistungen. Vollzeit-US-Mitarbeiter erhalten ein umfassendes Leistungsprogramm, einschließlich Kranken-, Zahn- und Sehkraftversicherung; vom Arbeitgeber bezahlte Lebens- und Invalidenversicherung; flexible Urlaubszeiten mit großzügigen unternehmensweiten Feiertagen; bezahlter Elternurlaub; ein Bildungshilfeprogramm; Pendlerleistungen, einschließlich Mitgliedschaften im Fahrradverleih für Büromitarbeiter; und ein vom Unternehmen subventioniertes Mittagessen.
Internationale Leistungen. Vollzeitmitarbeiter außerhalb der USA erhalten ein umfassendes Leistungsprogramm, das auf ihre Region zugeschnitten ist. USD Gehaltsspannen gelten nur für US-basierte Positionen; internationale Gehälter werden an den lokalen Markt angepasst.
Erwarteter Grundgehaltsbereich
$144,000—$288,000 USD
Über LILA
Lila Sciences baut Scientific Superintelligence™ auf, um die größten Herausforderungen der Menschheit zu lösen. Wir glauben, dass Wissenschaft die inspirierendste Grenze für KI ist. Anstatt Expertenwissen in Werkzeuge zu kodieren, baut LILA Systeme, die selbst lernen können.
LILA kombiniert fortschrittliche KI-Modelle mit proprietären AI Science Factory™-Instrumenten zu einem Betriebssystem für die Wissenschaft, das die gesamte wissenschaftliche Methode autonom ausführt und die Entdeckung mit beispielloser Geschwindigkeit, Skalierung und Wirkung in Medizin, Materialien und Energie beschleunigt. Erfahren Sie mehr unter lila.ai.
Geleitet von unseren Kernwerten Wahrheit, Vertrauen, Neugier, Biss und Geschwindigkeit, bewegen wir uns mit Startup-Geschwindigkeit, während wir Probleme von historischer Bedeutung angehen. Wenn dies nach einem Umfeld klingt, in dem Sie gerne arbeiten würden, auch wenn Sie nicht alle aufgeführten Qualifikationen erfüllen, ermutigen wir Sie, sich zu bewerben.
Wir sind voll dabei
Lila Sciences verpflichtet sich zur Chancengleichheit, unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Herkunft, Religion, Geschlecht, nationaler Herkunft, sexueller Orientierung, Alter, Staatsbürgerschaft, Familienstand, Behinderung, Geschlechtsidentität oder Veteranenstatus.
Die Informationen, die Sie während Ihres Bewerbungsprozesses angeben, werden gemäß unserer Kandidaten-Datenschutzrichtlinie behandelt.
Eine Notiz an Agenturen
Lila Sciences akzeptiert keine unaufgeforderten Lebensläufe von anderen Quellen als Kandidaten. Die Einreichung unaufgeforderter Lebensläufe durch Rekrutierungs- oder Personalvermittlungsagenturen an Lila Sciences oder seine Mitarbeiter ist strengstens untersagt, es sei denn, sie werden direkt vom internen Talent-Akquise-Team von Lila Science kontaktiert. Jeder Lebenslauf, der von einer Agentur ohne unterzeichnete Vereinbarung eingereicht wird, wird automatisch Eigentum von Lila Sciences, und Lila Sciences schuldet diesbezüglich keine Vermittlungs- oder andere Gebühren.
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