Vereinigte Staaten
HEARTLAND BUSINESS SYSTEMS LLC
ServiceNow
Staff Machine Learning Engineer
Vereinigte Staaten
Santa Clara, California, United States
TypeScriptPythonJavaGo
Automatische Übersetzung. Prüfe das Original.
Unternehmensbeschreibung
Alles begann, als der Ingenieur Fred Luddy Code schrieb, der eine mühsame Aufgabe für seine Kollegin Phyllis automatisierte. Sie vergoss Freudentränen. 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 vereint jede KI, jede Datenquelle und jeden Workflow – und hilft 85% der Fortune 500®-Unternehmen, intelligenter, schneller und besser zu arbeiten. Wir bauen eine KI-native Kultur auf, in der Technologie und Talente gemeinsam unaufhaltsam sind. Und wir stehen erst am Anfang.
Stellenbeschreibung
Kommen Sie zu uns und setzen Sie KI für Menschen ein.
Über das Team
Die Abteilung Security and Risk Engineering entwickelt skalierbare, KI-gestützte Sicherheitslösungen, die Risiken reduzieren und ServiceNow sowie seine Kunden schützen. Wir legen Wert auf ein 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 nach dem reinen Schweregrad. Die Architektur entwickelt sich weiter, und diese Rolle hilft dabei, den Standard für Qualität zu definieren.
Die Rolle
Als Staff ML Engineer verantworten Sie ein wichtiges Subsystem einer neuartigen Engine zur Bewertung der Ausnutzbarkeit von Anfang bis Ende – zum Beispiel den Wahrscheinlichkeitskern, den Expositionsgraphen und die Entitätsauflösungsebene oder die Kalibrierungs- und Validierungsschleife. Sie treffen die Designentscheidungen in Ihrem Bereich und bringen diese bis zur Produktion voran.
Ihre Verantwortlichkeiten
- Ein wichtiges Subsystem von Anfang bis Ende – der Wahrscheinlichkeitskern, der Expositionsgraph und die Entitätsauflösung oder die Kalibrierungs- und Validierungsschleife – einschließlich Design, Bereitstellung und Qualität.
- Die Designentscheidungen innerhalb Ihres Subsystems und dessen Schnittstellen zum Rest der Engine.
- Die Kennzahlen, die die Funktionalität Ihres Subsystems belegen – Genauigkeit der Entitätsauflösung, Kalibrierungsqualität oder Präzision des Pfad-Rankings – als erstklassige Ziele.
- Technische Leitung für die Ingenieure, die in Ihrem Bereich arbeiten.
Ihre Aufgaben
- Ein wichtiges, komplexes Subsystem vom Design bis zur Produktion in großem Maßstab führen.
- Design- und Code-Reviews in Ihrem Bereich vorantreiben und den technischen Standard in Ihrem Umfeld erhöhen.
- Ingenieure betreuen und einen Arbeitsbereich durch Einflussnahme leiten.
- Zusammenarbeit mit Produktmanagement, Security R&D und SecOps, um Kundenprobleme in Subsystem-Designs zu übersetzen.
- KI-Sicherheit, Schutzmaßnahmen und Leitplanken für die agentischen Teile Ihres Subsystems etablieren.
Qualifikationen
Was Sie mitbringen
- Nachweisbare Erfahrung in der durchgängigen Verantwortung für ein bedeutendes System oder Subsystem in der Produktion.
- Praktische Erfahrung mit agentischen und LLM-Systemen und/oder probabilistischem oder ML-gestütztem Scoring – Graph-Modellierung, Kalibrierung, Suche und Optimierung.
- 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.
- Nachgewiesene erfolgreiche Umsetzung eines komplexen Problems in ein zuverlässiges Produktionssystem, auf das andere angewiesen sind.
- Das Urteilsvermögen, um unter Unsicherheit fundierte Designentscheidungen in Ihrem Bereich zu treffen.
- Beherrschung von verteilten Systemen, APIs, Cloud-nativer Entwicklung sowie Daten- oder Graph-Systemen.
- Expertenkenntnisse in Python und/oder Java, Go oder TypeScript.
- Technische Führungskompetenz, die einen Arbeitsbereich durch Einflussnahme voranbringt.
Qualifikationen
- 6+ Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung, einschließlich der Leitung von Design und Bereitstellung komplexer Produktionskomponenten.
- Die primär erforderlichen Fähigkeiten sind Predictive Modeling, Graph ML, Security Analytics, Anomaly Detection, Risk Scoring, LLMs/Agentic AI und MLOps. Diese Fähigkeiten stimmen eher mit fortgeschrittenem machine learning und KI-Engineering überein als mit traditioneller Softwareentwicklung.
- Nachgewiesene Erfahrung als technischer Eigentümer oder Leiter für ein bedeutendes System oder Subsystem.
- Erfahrung mit moderner KI: 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 einer verwandten technischen Disziplin oder gleichwertige praktische Erfahrung.
- Ein angewandtes Interesse an Sicherheitsproblemen – Angriffs-Pfad-Analyse, Schwachstellenmanagement, Identitätssicherheit, Threat Intelligence oder Erkennung und Reaktion – ist von Vorteil.
- Erfahrung mit KI-gestützten Entwicklungstools und Coding-Agenten wie Claude Code, Codex, Cursor oder Windsurf ist ein Plus.
- Erfahrung mit KI-Evaluierung, Sicherheit, Governance oder Richtlinien-Leitplanken ist ein Plus.
- Fundierte Erfahrung im Aufbau von KI/ML-gestützten Produktionssystemen; probabilistische Modellierung, Graph-Analytik oder Kalibrierung und Evaluierung sind ein starkes Plus.
- Erfahrung im Bereich Cybersicherheit oder Sicherheitsprodukte oder Vertrautheit mit modernen Sicherheitsarchitekturen und -abläufen wird dringend bevorzugt.
Für Positionen an diesem Standort bieten wir ein Grundgehalt von $176,100 - $308,200 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, Qualifikationsniveau, Kompetenzen und Arbeitsort basiert. Wir bieten außerdem Gesundheitspläne, 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, an dem die Rolle angesiedelt ist, und kann sich je nach Arbeitsort ändern.
Zusätzliche Informationen
Arbeitsmodelle
Wir gehen mit Flexibilität und Vertrauen an unsere verteilte Arbeitswelt heran. Arbeitsmodelle (flexibel, remote oder Präsenzpflicht im Büro) sind Kategorien, die ServiceNow-Mitarbeitern je nach Art ihrer Arbeit und ihrem zugewiesenen Arbeitsort zugewiesen 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 mithilfe eines Drittanbieters bestätigen.
Arbeitgeber für 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 oder Verurteilungen in Übereinstimmung mit den gesetzlichen Anforderungen für eine Anstellung in Betracht gezogen.
Unterstützung bei Behinderungen
Wir bemühen uns, eine zugängliche und integrative Erfahrung 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, wenden Sie sich bitte an [email protected], um Unterstützung zu erhalten.
Exportkontrollbestimmungen
Für Positionen, die Zugang zu kontrollierter Technologie erfordern, die Exportkontrollbestimmungen 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 oder Remote
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