Vereinigte Staaten
B&A
Tax Relief Advocates
Data Engineer (AI Infrastructure)
Vereinigte Staaten
Irvine, California, United States
TypeScriptPythonReactSQLAWSGCP
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Über die Stelle
Data Engineer (AI Infrastructure)
Über die Rolle
Sie entwickeln die Datensysteme und Dienste hinter unserer KI-Plattform. Sie wandeln komplexe Finanz- und Falldokumente in strukturierte, vertrauenswürdige Daten für unsere KI-, Analyse- und Betriebssysteme um und helfen beim Aufbau der Echtzeitdienste, auf die das Unternehmen angewiesen ist. Sie werden Teil eines Teams, das bereits über eine funktionierende Plattform mit Designdokumenten, Tests und CI verfügt, und helfen dabei, deren zukünftige Ausrichtung zu gestalten. Die Arbeit ist praxisorientiert, vom Entwurf bis zur Bereitstellung.
Wir suchen leidenschaftliche, engagierte Persönlichkeiten, die einen echten Unterschied machen und gleichzeitig eine lohnende Karriere in einem zweckorientierten Unternehmen aufbauen möchten.
Standort: Irvine, CA | Vor Ort || Abteilung: Technologie || Beschäftigungsart: Vollzeit
Vergütung
Gehalt: $110,000 - $150,000 pro Jahr.
Klassifizierung: Dies ist eine Vollzeitstelle mit festem Gehalt, die von der Überstundenvergütung ausgenommen ist.
Transparenzerklärung zur Vergütung: Die Grundgehaltsspanne für diese Position liegt bei $110,000 - $150,000 pro Jahr. Diese Spanne stellt die Einschätzung des Unternehmens nach bestem Wissen und Gewissen dar, welches Gehalt zum Zeitpunkt der Einstellung vernünftigerweise angeboten werden kann. Die Platzierung innerhalb der Spanne hängt von Faktoren wie Erfahrung, Fähigkeiten und Qualifikationen ab.
Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert, und alle qualifizierten Bewerber erhalten eine Berücksichtigung für eine Anstellung ohne Rücksicht auf Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexuelle Orientierung, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, Schwangerschaft, Alter, nationale Herkunft, Behinderungsstatus, genetische Informationen, geschützten Veteranenstatus oder jedes andere gesetzlich geschützte Merkmal. Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert. Wir schätzen Vielfalt und ermutigen alle qualifizierten Personen, sich zu bewerben.
Ihre Aufgaben
Daten
- Entwicklung von Batch- und Echtzeit-Pipelines, die Daten aus Dokumenten, APIs, CRM-Systemen und internen Diensten zusammenführen.
- Aufbau von Dokumentenverarbeitungssystemen auf Basis von OCR- und KI-Modellen, die bei wachsendem Volumen präzise, zuverlässig und kosteneffizient bleiben.
- Entwurf von Datenmodellen für relationale Datenbanken, Dokumentenspeicher und Data-Lake-Speicher sowie deren sichere Anpassung im Zuge der Produktentwicklung.
- Bereitstellung sauberer, strukturierter und zugänglicher Datensätze für KI/ML-Teams, einschließlich Trainingsdaten.
- Aufbau von Datenqualitätsprüfungen und Monitoring, damit fehlerhafte Daten erkannt werden, bevor sie verwendet werden.
Plattform und Dienste
- Entwicklung und Betrieb von APIs und Hintergrunddiensten sowie Verantwortung für deren Verhalten bei langsamen, fehlerhaften oder ratenbegrenzten Systemen.
- Pflege von Integrationen mit unserem CRM und anderen Drittsystemen sowie deren Fehlerbehebung bei Ausfällen.
- Unterstützung beim Aufbau von Echtzeit-Vertriebstools, bei denen Geschwindigkeit und Korrektheit entscheidend sind, wie z. B. Lead-Routing und Live-Anrufer-Suche.
- Beitrag zu sicheren, kontrollierten Datenexporten an externe Partner.
- Wartung älterer Dienste und deren Migration in unsere primäre Cloud, wo dies sinnvoll ist.
- Unterstützung der internen Web-Tools, die unsere Fall- und Vertriebsmitarbeiter nutzen.
Engineering-Praxis
- Erstellung von Designdokumenten für eigene Arbeiten und Beitrag zu Architektur-Entscheidungen.
- Arbeit in unserer Infrastructure-as-Code- und CI/CD-Umgebung mit Anpassungen je nach Arbeitsanforderung.
- Schutz sensibler persönlicher und finanzieller Daten in Code, Protokollen, Konfigurationen und Drittanbieter-Integrationen.
- Mentoring für Junior-Ingenieure und Verbesserung unserer Standards für Codequalität, CI und Releases, einschließlich Leitplanken für KI-Coding-Agenten.
Was Sie mitbringen
Grundlagen sind uns wichtiger als ein bestimmter Tech-Stack. In jedem der folgenden Bereiche suchen wir jemanden, der erklären kann, warum Dinge so funktionieren, wie sie funktionieren, anstatt nur die Tools zu benennen.
- Erfahrung: 2-3 Jahre in der Entwicklung von produktiven backend- oder Datensystemen oder vergleichbare Tiefe: Sie haben produktive Systeme von Anfang bis Ende verantwortet, Designentscheidungen getroffen und Vorfälle bearbeitet. Ein Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich oder entsprechende praktische Erfahrung.
- Software-Engineering: Sie betrachten Engineering als mehr als nur Programmierung. Sie strukturieren das Problem, wägen Optionen ab, dokumentieren die Kompromisse und wählen das einfachste funktionierende Design. Sie liefern Code, der getestet, beobachtbar und leicht änderbar ist. Sie messen, bevor Sie optimieren, und übernehmen die Verantwortung für das, was Sie nach der Bereitstellung gebaut haben.
- Sprachen: Fundierte Erfahrung in mindestens einer backend-Sprache. Wir arbeiten hauptsächlich mit Python.
- Datenbanken: Starke SQL-Kenntnisse und Datenmodellierung über relationale und Dokumentendatenbanken hinweg sowie ein klares Gespür dafür, wann was einzusetzen ist. Sie verstehen Indizes und Abfragepläne, Transaktionen und Isolation, Schemaänderungen, die laufende Systeme nicht unterbrechen, und die Konsistenzhaltung von Daten, wenn diese in mehr als einem Speicher liegen.
- Daten-Pipelines: Sie haben Pipelines für strukturierte und unstrukturierte Daten (JSON, PDFs) erstellt, die sicher wiederholbar und nachfüllbar sind, und verstehen, wie man Daten für Analysen modelliert.
- KI-Systeme: Sie haben LLM- oder OCR-Workloads in der Produktion betrieben und wissen, wie sie sich verhalten: Ergebnisse, die von Lauf zu Lauf variieren, strukturierte Ausgaben, die validiert werden müssen, Qualität, die gemessen werden muss, sowie Latenz und Kosten, die mit dem Volumen wachsen.
- Modell-Bereitstellungen: Sie verstehen, wie Modelle bereitgestellt und bedient werden: Kapazität und Quoten, Festlegen von Versionen und Evaluierung neuer Versionen vor dem Wechsel, Rollbacks und Fallbacks, wenn ein Modell oder eine Region nicht verfügbar ist.
- Ratenbegrenzungen: Sie verstehen Ratenbegrenzung von beiden Seiten: wie ein Client mit einem 429 umgehen sollte, wie sich ein Dienst mit Quoten und Backpressure schützt und welche verschiedenen 429-Fehler bei LLM-Bereitstellungen auftreten können.
- Verteilte Systeme und Verträge: Sie behandeln APIs, Ereignisse und Schemata als Verträge zwischen Diensten und Teams: versioniert, abwärtskompatibel und klar zugeordnet. Sie entwerfen für Teilausfälle: Timeouts, idempotente Wiederholungen, Zustellgarantien und den Umgang mit Aufgaben, die niemals erfolgreich sein werden.
- Cloud und Infrastruktur: Produktionserfahrung in einer großen Cloud (AWS, Azure oder GCP), Betrieb von Diensten auf Serverless- und Container-Plattformen. Sie verstehen die zugrunde liegenden Konzepte (Netzwerke, DNS, private Konnektivität, Identität und Berechtigungen) und können diese als Code über CI/CD lesen, ändern und bereitstellen.
- Authentifizierung: Sie verstehen OAuth 2.0 und OpenID Connect, SSO und MFA sowie die Ausstellung, Validierung und den Ablauf von Token. Sie folgen aktuellen Praktiken, wie kurzlebigen Anmeldeinformationen und Service-to-Service-Authentifizierung ohne geteilte Geheimnisse.
- Autorisierung (RBAC): Sie entwerfen den Zugriff basierend auf Rollen und dem Prinzip der geringsten Rechte, begrenzen Berechtigungen auf die Ressourcen, die sie abdecken, und setzen diese auf dem Server durch, nicht nur in der Benutzeroberfläche.
- Benutzerverwaltung: Sie verstehen den Lebenszyklus von Benutzer- und Dienstkonten: Bereitstellung, Rollenänderungen, Offboarding und regelmäßige Zugriffsüberprüfungen.
- Datenschutz: Sie halten Geheimnisse aus dem Code und persönliche Daten aus Protokollen fern und behandeln Kunden- und Unternehmensinformationen streng vertraulich.
- Kommunikation: Klare Designdokumente, PR-Beschreibungen und Vorfallberichte.
Wünschenswert
- Erfahrung mit unserem Stack: Python, Azure, React und TypeScript sowie Google Cloud (wo einige ältere Dienste noch laufen).
- Orchestrierungs- und Datenplattform-Tools wie Dagster, Airflow oder Databricks.
- Streaming-Systeme wie Kafka.
- Retrieval und Vektorsuche.
- Verteilte Ratenbegrenzung oder API-Gateway-Design.
- CRM- oder Drittanbieter-Integrationen mit fragiler Authentifizierung.
- Regulierte oder PII-lastige Bereiche wie Steuern oder Finanzen.
- Einsatz von KI-Coding-Agenten in der Produktionsarbeit.
Warum Sie gerne hier arbeiten werden
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Leistungen
- Umfassende Kranken-, Zahn- und Augenversicherung
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