Vereinigte Staaten
HEARTLAND BUSINESS SYSTEMS LLC
ServiceNow
Senior ML Engineer
Vereinigte Staaten
Santa Clara, California, United States
TypeScriptPythonJavaGo
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Unternehmensbeschreibung
Alles begann, als der Ingenieur Fred Luddy einen Code schrieb, der eine mühsame Aufgabe für seine Kollegin Phyllis automatisierte. Sie weinte vor Freude. Dieser Moment inspirierte Fred dazu, ein Unternehmen zu gründen, das genau das für jeden tun könnte – Menschen von Routineaufgaben zu befreien, damit sie sich auf sinnvolle Arbeit konzentrieren können. Heute ist ServiceNow der KI-Kontrollturm für die Neuerfindung von Unternehmen. Unsere ServiceNow KI-Plattform bringt jede KI, jede Datenquelle und jeden Workflow zusammen – und hilft 85% der Fortune 500®-Unternehmen, intelligenter, schneller und besser zu arbeiten. Wir bauen eine KI-native Kultur auf, in der Technologie und Talent gemeinsam unaufhaltsam sind. Und wir stehen erst am Anfang.
Stellenbeschreibung
Kommen Sie zu uns und lassen Sie KI für Menschen arbeiten.
Über das Team
Die Organisation Security and Risk Engineering entwickelt skalierbare, KI-gestützte Sicherheitslösungen, die Risiken reduzieren und ServiceNow sowie seine Kunden schützen. Wir legen Wert auf KI-First-Denken, saubere Architektur, intuitive Benutzererlebnisse und eine Kultur des kontinuierlichen Lernens.
Dies ist eine Zero-to-One-Inkubation. Wir entwickeln eine neue Klasse der Expositionsanalyse, die Sicherheitsaufgaben nach Ausnutzbarkeit bewertet – also danach, wo ein Angreifer realistisch eindringen könnte – anstatt nur nach der reinen Schwere. Die Architektur entwickelt sich weiter, und diese Rolle hilft dabei, den Standard für Qualität zu definieren.
Die Rolle
Als Senior ML Engineer entwickeln Sie Kernkomponenten einer neuartigen Engine zur Bewertung der Ausnutzbarkeit und liefern produktionsreife ML-Lösungen, die rohe Sicherheitssignale in priorisierte, erreichbare Angriffsvektoren umwandeln. Sie führen klar definierte Probleme vom Entwurf bis zur Produktion und übernehmen mit zunehmender Reife des Systems mehr Verantwortung.
Ihre Aufgaben
- Entwicklung klar definierter Komponenten der Engine – wie Datenerfassung und Konnektoren, Entitätsauflösung, Graph-Konstruktion oder Teile des Wahrscheinlichkeitskerns – in Produktionsqualität.
- Verantwortung für die Korrektheit und Zuverlässigkeit Ihrer Arbeit: Tests, Evaluierung, Observability und die Metriken, die die Funktionalität Ihrer Komponente belegen.
- Umsetzung vager Anforderungen in funktionierenden Code, mit Unterstützung bei den Entscheidungen, die das Gesamtsystem prägen.
- Verwaltung der Daten- und Modell-Infrastruktur, die den Graphen präzise hält – Qualität der Entitätsauflösung, Herkunft der Nachweise und Datenverfall.
Was Sie tun werden
- Entwurf, Aufbau, Test und Betrieb von produktionsreifen ML-Komponenten mit fundierten technischen Grundlagen.
- Beitrag zu Design- und Code-Reviews sowie Unterstützung bei der Steigerung des Qualitätsstandards im Team.
- Schnelles Prototyping zur Evaluierung neuer KI-Fähigkeiten für reale Cybersicherheitsprobleme.
- Zusammenarbeit mit Produktmanagement, Security R&D und SecOps, um die zugrunde liegenden Probleme hinter den Tickets zu verstehen.
- Anwendung von Praktiken für KI-Sicherheit, Schutzmaßnahmen und Leitplanken bei Ihrer Arbeit.
Qualifikationen
Was Sie mitbringen
- Fundierte Kenntnisse in der Softwareentwicklung und Erfahrung im Betrieb von Software in Produktionsqualität.
- Praktische Erfahrung in der Entwicklung von ML- oder LLM-gestützten Anwendungen – RAG, Embeddings, Agenten oder probabilistische bzw. ML-basierte Bewertungssysteme.
- Erfahrung in der Überführung eines Prototyps in eine zuverlässige, wartbare Produktionslösung.
- Fundierte Kenntnisse in verteilten Systemen, APIs, Cloud-nativer Entwicklung sowie Daten- oder Graph-Systemen.
- Starke Kenntnisse in Python und/oder Java, Go oder TypeScript.
- Interesse an Sicherheitsthemen – Schwachstellenmanagement, Identitätssicherheit, Bedrohungserkennung oder Risikopriorisierung.
Qualifikationen
- 3+ Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung oder gleichwertige praktische Erfahrung.
- Die primär erforderlichen Fähigkeiten sind Predictive Modeling, Graph ML, Security Analytics, Anomaly Detection, Risk Scoring, LLMs/Agentic AI und MLOps, die eher mit fortgeschrittenem machine learning und KI-Engineering als mit traditioneller Softwareentwicklung übereinstimmen.
- Erfahrung im Entwurf und der Bereitstellung von Produktions-Softwaresystemen.
- Erfahrung in der Entwicklung oder Integration von KI/ML-gestützten Anwendungen in einer Produktions- oder produktionsnahen Umgebung.
- Erfahrung mit moderner KI: LLMs, RAG, Embeddings, Vektorsuche, agentische Workflows, Modell-Evaluierung oder KI-Observability.
- Starke Programmiererfahrung in Python und/oder Java, Go oder einer ähnlichen Sprache.
- Cloud-native Technologien, verteilte Systeme, APIs, Datenbanken und skalierbare Architekturen.
- Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Künstlicher Intelligenz, Machine Learning oder einem verwandten technischen Fachgebiet oder gleichwertige praktische Erfahrung.
- Erfahrung mit KI-gestützten Entwicklungstools und Coding-Agenten wie Claude Code, Codex, Cursor oder Windsurf ist von Vorteil.
- Erfahrung mit KI-Evaluierung, Sicherheit oder Leitplanken ist von Vorteil.
- Erfahrung im Bereich Cybersicherheit oder Sicherheitsprodukte ist von Vorteil.
Für Positionen an diesem Standort bieten wir ein Grundgehalt von $143,200 - $243,400 sowie Aktienoptionen (sofern zutreffend), variable Vergütung/Anreize und Sozialleistungen. Vertriebspositionen bieten in der Regel eine wettbewerbsfähige Struktur für variable Vergütungen (On Target Earnings, OTE). Bitte beachten Sie, dass das angegebene Grundgehalt ein Richtwert ist und die individuelle Gesamtvergütung auf Faktoren wie Qualifikationen, Kompetenzniveau, Fähigkeiten und Arbeitsort basiert. Wir bieten außerdem Krankenversicherungspläne, einschließlich flexibler Ausgabenkonten, einen 401(k)-Plan mit Arbeitgeberzuschuss, ESPP, Spendenabgleich, einen flexiblen Urlaubsplan und Programme für Familienurlaub. Die Vergütung basiert auf dem geografischen Standort der Stelle und kann sich je nach Arbeitsort ändern.
Zusätzliche Informationen
Arbeitsmodelle
Wir gehen flexibel und vertrauensvoll mit unserer verteilten Arbeitswelt um. Arbeitsmodelle (flexibel, remote oder Präsenzpflicht im Büro) sind Kategorien, die ServiceNow-Mitarbeitern je nach Art ihrer Arbeit und ihrem zugewiesenen Arbeitsort zugeordnet werden. Erfahren Sie hier mehr. Um die Eignung für ein Arbeitsmodell zu bestimmen, kann ServiceNow die Entfernung zwischen Ihrem Hauptwohnsitz und dem nächstgelegenen ServiceNow-Büro über einen Drittanbieter überprüfen.
Chancengleichheit
ServiceNow ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert. Alle qualifizierten Bewerber werden unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, nationaler Herkunft, Alter, Behinderung, Geschlechtsidentität, Veteranenstatus oder einer anderen gesetzlich geschützten Kategorie für eine Anstellung in Betracht gezogen. Darüber hinaus werden alle qualifizierten Bewerber mit Vorstrafen gemäß den gesetzlichen Bestimmungen für eine Anstellung in Betracht gezogen.
Unterstützung bei Behinderungen
Wir bemühen uns, ein zugängliches und integratives Erlebnis für alle Kandidaten zu schaffen. Wenn Sie eine angemessene Anpassung benötigen, um einen Teil des Bewerbungsprozesses abzuschließen, oder wenn Sie diese Online-Bewerbung nicht nutzen können und eine alternative Methode zur Bewerbung benötigen, kontaktieren Sie bitte [email protected] für Unterstützung.
Exportkontrollvorschriften
Für Positionen, die Zugang zu kontrollierter Technologie erfordern, die Exportkontrollvorschriften unterliegt, einschließlich der U.S. Export Administration Regulations (EAR), kann ServiceNow verpflichtet sein, für bestimmte Personen eine Exportkontrollgenehmigung von Regierungsbehörden einzuholen. Jede Anstellung steht unter dem Vorbehalt, dass ServiceNow alle Exportlizenzen oder sonstigen Genehmigungen erhält, die von den zuständigen Exportkontrollbehörden verlangt werden könnten.
Von Fortune. ©2026 Fortune Media IP Limited. Alle Rechte vorbehalten. Unter Lizenz verwendet.
Mitarbeitertyp: Regulär
Region: AMS - Nordamerika und Kanada
Arbeitsmodell: Flexibel
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