Vereinigte Staaten
Axiom Path
Meta
Business Support Engineer
Vereinigte Staaten
Menlo Park, California, United States
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Über die Stelle
Meta hat kürzlich seinen Business Agent eingeführt, der Unternehmen jeder Größe hilft, KI zur Steigerung der Produktivität und zur Bereitstellung personalisierterer Kundenerlebnisse zu nutzen. Business Support Engineering wird an der Spitze dieses Wandels stehen, und wir suchen einen Ingenieur, der eine Schlüsselrolle bei der Unterstützung der Partner von Meta spielt und nachgewiesene Erfahrung in verteilten Systemen und API-Fehlerbehebung sowie einen Fokus auf die Verbesserung des End-to-End-Support-Erlebnisses mitbringt.
Als Business Support Engineer arbeiten Sie eng mit funktionsübergreifenden Teams und Geschäftspartnern auf der ganzen Welt zusammen und integrieren KI-gesteuerte Geschäftslösungen in deren Serviceangebote. Sie verfolgen Branchenentwicklungen und Partnererfahrungen, bewerten deren Auswirkungen und beeinflussen die strategische Roadmap des Produkts.
Aufgaben
- Bereitstellung proaktiver und reaktiver technischer Unterstützung für Partner, eigenständige Verwaltung komplexer Ausfälle zur Gewährleistung hoher Partnerzufriedenheit
- Fehlerbehebung bei großen verteilten Systemen und Partnerintegrationen unter Einhaltung hoher Codequalitäts- und Betriebsstandards
- Nutzung von KI-Tools zur Beschleunigung der Fehlerbehebung, Automatisierung repetitiver Aufgaben und Skalierung Ihrer Wirkung mit einer 'KI-nativen' Denkweise
- Erstellung, Einführung und Optimierung von KI-Lösungen unter Verwendung von Llama und anderen LLMs, wobei der gesamte Lebenszyklus vom Prototyp bis zur Produktion verantwortet wird
- Entwicklung von Leistungsüberwachungssystemen für Partnerintegrationen zur Gewährleistung hoher Verfügbarkeit; Nutzung von Metriken zur proaktiven Identifizierung von Problemen und zur Förderung von Verbesserungen teamsübergreifend
- Bereitstellung von 24/7 Bereitschaftsdienst-Abdeckung über einen Rotationsplan (einschließlich Wochenenden)
- Zusammenarbeit mit Plattform- und Infrastrukturteams zur Untersuchung von Problemen, Abstimmung von Korrekturen und Förderung kontinuierlicher Produktverbesserungen
- Erstellung klarer Dokumentationen, Spezifikationen, Anleitungen und Präsentationen zur Kommunikation komplexer KI-Konzepte an verschiedene Zielgruppen, um das Wissen des Teams intern und extern zu skalieren
- Durchführung der End-to-End-Ausführung, Nutzung fundierter Urteilsbildung zur Verwaltung der Erwartungen von Stakeholdern und Gewährleistung klarer Abstimmung. Aufbau anerkannter KI/ML-Expertise, aktive Betreuung und Mentoring von Kollegen bei technischer Fehlerbehebung und Projektausführung
Mindestanforderungen
- Derzeit einen Bachelor-Abschluss in Informatik, Computer Engineering, einem relevanten technischen Bereich oder gleichwertige praktische Erfahrung besitzen oder im Prozess der Erlangung sein. Der Abschluss muss vor dem Eintritt bei Meta abgeschlossen sein.
- 3+ Jahre Erfahrung in Software Engineering oder Site Reliability Engineering
- Nachgewiesene Erfahrung in der API-Entwicklung auf Cloud-basierten Infrastrukturen, Fähigkeit zur Fehlerbehebung, Identifizierung von Grundursachen und eigenständige Behebung von Ausfällen, die Meta-Partner betreffen
- Erfahrung mit dem gesamten Web-Stack, REST APIs, Python, PHP/Hack und JavaScript/React-Entwicklung, zusammen mit Debugging und Fehlerverwaltung
- Kenntnisse in der Feinabstimmung und Optimierung von PyTorch-Modellen und mit mindestens einem LLM wie LLaMA, GPT, Claude, Falcon usw.
- Erfahrung in der Kommunikation mit technischen und geschäftlichen Zielgruppen sowie im Verfassen technischer Dokumentationen
- Erfahrung in der Bewertung, Analyse und Behebung von Betriebsproblemen mithilfe von Datenanalysen (SQL)
Bevorzugte Qualifikationen
- Nachgewiesene Fähigkeit, KI-Tools zur Optimierung/Neugestaltung von Arbeitsabläufen zu integrieren und messbare Auswirkungen zu erzielen (z. B. Effizienzsteigerungen, Qualitätsverbesserungen)
- Nachgewiesene Fähigkeit, KI-Tools zur Optimierung/Neugestaltung von Arbeitsabläufen zu integrieren und messbare Auswirkungen zu erzielen (z. B. Effizienzsteigerungen, Qualitätsverbesserungen)
- Erfahrung mit Open-Source-Cloud-Stacks wie Kubernetes, Kubeflow, Docker-Containern
- Erfahrung in der Einhaltung und Umsetzung verantwortungsvoller, ethischer KI-Praktiken (z. B. Risikobewertung, Bias-Minderung, Qualitäts- und Genauigkeitsprüfungen)
- Erfahrung in der Einhaltung und Umsetzung verantwortungsvoller, ethischer KI-Praktiken (z. B. Risikobewertung, Bias-Minderung, Qualitäts- und Genauigkeitsprüfungen)
- Nachgewiesene kontinuierliche KI-Kompetenzentwicklung (z. B. Prompt-/Kontext-Engineering, Agentenorchestrierung) und aktuelles Wissen über aufkommende KI-Technologien
- Nachgewiesene kontinuierliche KI-Kompetenzentwicklung (z. B. Prompt-/Kontext-Engineering, Agentenorchestrierung) und aktuelles Wissen über aufkommende KI-Technologien
- Erfahrung in partnerorientierten oder kundenorientierten Ingenieurrollen
- Erfahrung im Erstellen und Bereitstellen von Lösungen auf Cloud-Plattformen (z. B. AWS, GCP, Azure)
- Praktische Erfahrung mit großen Sprachmodellen und KI-Agenten
- Erfolg in interkulturellen Engineering-Umgebungen mit internationalen Stakeholdern
- Erfahrung mit Datentransformation, Modellauswahl/-training/-optimierung und Bereitstellung in großem Maßstab
$114,000/Jahr bis $167,000/Jahr + Bonus + Aktienoptionen + Sozialleistungen
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