Vereinigte Staaten
Redwood Materials
Perplexity
Member of Technical Staff (Software Engineer, Acceleration)
Vereinigte Staaten
San Francisco, California, United States · New York, New York, United States
PythonRustGo
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Über die Rolle
Die Mission des AI Acceleration Teams ist es, Perplexity zum besten Ort zu machen, um Software mit KI-Agenten zu entwickeln und auszuliefern. Wir bauen die Infrastruktur, auf die sich Ingenieure und Agenten verlassen, und entwickeln neue Wege, wie Agenten Code schreiben, testen, überprüfen und ausliefern können. Unsere Arbeit hilft Teams, schneller von einer Idee zur Produktion zu gelangen, ohne Kompromisse bei Qualität oder Zuverlässigkeit einzugehen.
Wir verantworten das End-to-End-Entwicklungserlebnis bei Perplexity, von der Umgebung, in der Code geschrieben wird, bis zu den Systemen, die ihn in die Produktion überführen. Dazu gehören lokale und Cloud-Entwicklungsumgebungen, Build- und Testinfrastruktur, Code-Reviews und Release-Management. Wir entwickeln auch autonome Softwareentwicklungssysteme, bei denen Agenten zunehmend komplexe Ingenieursaufgaben mit expliziter Bewertung, Verifizierung und Sicherheitskontrollen übernehmen. Wir verantworten sowohl die Infrastruktur, von der diese Systeme abhängen, als auch die Workflows, die sie nützlich machen.
Als AI Acceleration Engineer werden Sie aufkommende Agentenfähigkeiten in zuverlässige Systeme umwandeln, die bei Perplexity eingesetzt werden. Sie arbeiten direkt mit Ingenieuren zusammen, um zu verstehen, wo die Entwicklung langsamer wird, experimentieren mit neuen Ansätzen und bringen vielversprechende Ideen bis zur Produktion. Diese Rolle kombiniert System-Engineering, Entwicklererfahrung und praktische Agentenentwicklung, mit einem direkten Erfolgsmaßstab: Teams dabei zu helfen, weniger Zeit für Liefer-Overhead aufzuwenden und mehr Zeit für die Entwicklung von Produkten zu haben.
Aufgaben
- Identifizieren, priorisieren und liefern Sie die wirkungsvollsten Möglichkeiten, um die Art und Weise zu beschleunigen, wie Perplexity Software mit KI erstellt und ausliefert.
- Arbeiten Sie direkt mit Ingenieur- und Geschäftsteams zusammen, um deren Arbeitsabläufe, Einschränkungen und Engpässe zu verstehen und Lösungen zu entwickeln, die auf ihre tatsächliche Arbeitsweise zugeschnitten sind.
- Erstellen und betreiben Sie die Infrastruktur, auf die sich Ingenieure und Agenten verlassen, einschließlich Entwicklungsumgebungen, Build- und Testsystemen, Code-Reviews und Release-Tools.
- Machen Sie unsere Codebasen, Systeme und internen Kenntnisse für Agenten leichter zugänglich, verständlich und nutzbar durch bessere Tools, Schnittstellen, Dokumentation und Kontext.
- Bringen Sie agentengesteuerte Workflows vom Prototyp bis zur Produktion, indem Sie die notwendigen Bewertungen, Verifizierungen und Kontrollen entwickeln, um zunehmend komplexe Ingenieursaufgaben sicher zu delegieren.
- Verbessern Sie gemeinsam die Liefergeschwindigkeit und die Softwarequalität. Messen Sie die Auswirkungen Ihrer Arbeit auf Entwicklungszeit, Überarbeitungsaufwand und Produktionszuverlässigkeit und nutzen Sie diese Ergebnisse, um die nächsten Schritte zu steuern.
- Bewerten Sie aufkommende Modelle, Tools und Ansätze durch praktische Experimente. Wandeln Sie die Erkenntnisse in klare technische Entscheidungen um und treiben Sie die Einführung der Technologien voran, die sich als nützlich erweisen.
- Nutzen Sie KI intensiv in Ihrer eigenen Ingenieursarbeit, teilen Sie erfolgreiche Methoden und helfen Sie Kollegen bei der Übernahme effektiver Praktiken. Arbeiten Sie mit der Ingenieurleitung und dem Recruiting zusammen, um unsere Einstellung und Entwicklung von Ingenieuren, die effektiv mit KI arbeiten, zu stärken.
Qualifikationen
- 5+ Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung, idealerweise mit substanzieller Arbeit in den Bereichen Infrastruktur, Plattform-Engineering oder Entwicklerproduktivität in technisch komplexen Umgebungen.
- Täglicher, praktischer Einsatz von KI-Modellen und Coding-Tools mit praktischem Urteilsvermögen darüber, wo sie gut funktionieren, wo sie versagen und wie ihre Ergebnisse zu verifizieren sind.
- Starke Kenntnisse in einer der Sprachen – Python, Go oder Rust – sowie die Bereitschaft, andere Sprachen nach Bedarf zu erlernen.
- Breite Vertrautheit mit den Systemen, die von KI-Produkt- und angewandten Forschungsteams verwendet werden, einschließlich Cloud-Infrastruktur, verteilten Systemen, Datenpipelines und ML-Tools. Sie benötigen keine tiefgehende Expertise in jeder Schicht, sollten aber verstehen, wie sie zusammenpassen.
- Die Fähigkeit, zu verstehen, wie Ingenieure und Forscher aus verschiedenen Disziplinen arbeiten, gepaart mit Neugier auf die Bedürfnisse von Geschäfts- und Betriebsteams. Sie entwickeln Tools, die auf den tatsächlichen Arbeitsabläufen und Einschränkungen der Benutzer basieren.
- Der Antrieb, Codebasen, Systeme und Prozesse leichter verständlich, bedienbar und veränderbar zu machen. Sie suchen nach Wegen, um anfällige Arbeitsabläufe und implizites Wissen durch klare Schnittstellen und zuverlässige Automatisierung zu ersetzen.
- Solides technisches Urteilsvermögen darüber, wann man experimentieren, wann man sich festlegen und wann man eine pragmatische Lösung liefern sollte. Sie können die sofortige Lieferung mit Investitionen in Einklang bringen, die zukünftige Arbeit schneller und zuverlässiger machen.
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