Estados Unidos
Esri
Lila Sciences
Ingeniero/a de Software Senior, Sistema Científico de Registro
Estados Unidos
San Francisco, California, United States · Cambridge, Massachusetts, United States
TypeScriptPythonReactSQLAWSGCPKubernetesTerraform
Traducción automática. Consulta el original.
Tu Impacto en LILA
¡Únete a nosotros para dar forma al futuro de la ciencia! Buscamos Ingenieros/as de Software Senior con experiencia full stack para unirte a nuestro Equipo del Sistema Científico de Registro (SSR), donde colaborarás con ingenieros de software, científicos de laboratorio e ingenieros de machine learning para construir herramientas de vanguardia para el análisis científico automatizado y más. Si prosperas en un entorno colaborativo y de ritmo rápido y aportas las mejores prácticas en git, flujos de trabajo de desarrollo y diseño centrado en el usuario, ¡queremos saber de ti!
Sobre el Equipo
El Equipo del Sistema Científico de Registro (SSR) construye la capa de memoria para las operaciones de Lila. Responde dos preguntas: ¿qué planeamos construir? y ¿qué sucedió realmente? Estos sistemas conectan la intención científica con la realidad física. Junto con los equipos de datos y automatización, sus sistemas garantizan la reproducibilidad y cierran el ciclo Diseño-Construcción-Prueba-Aprendizaje (DBTL).
Sobre LILA
Lila Sciences está construyendo Scientific Superintelligence™ para resolver los mayores desafíos de la humanidad. Creemos que la ciencia es la frontera más inspiradora para la IA. En lugar de codificar el conocimiento experto en herramientas, LILA construye sistemas que pueden aprender por sí mismos.
LILA combina modelos avanzados de IA con instrumentos patentados de AI Science Factory™ en un sistema operativo para la ciencia que ejecuta todo el método científico de forma autónoma, acelerando el descubrimiento a una velocidad, escala e impacto sin precedentes en medicina, materiales y energía. Obtén más información en lila.ai.
Guiados por nuestros valores fundamentales de verdad, confianza, curiosidad, determinación y velocidad, nos movemos a la velocidad de una startup mientras abordamos problemas de importancia histórica. Si este parece ser un entorno en el que te encantaría trabajar, incluso si no cumples con todos los requisitos mencionados anteriormente, te animamos a postularte.
Estamos Comprometidos
Lila Sciences se compromete a la igualdad de oportunidades de empleo, independientemente de la raza, el color, el origen nacional, la religión, el sexo, el origen nacional, la orientación sexual, la edad, la ciudadanía, el estado civil, la discapacidad, la identidad de género o el estado de veterano.
La información que proporciones durante tu proceso de solicitud se gestionará de acuerdo con nuestra Política de Privacidad del Candidato.
Lo que Construirás
- Ejecución de Laboratorio y Flujos de Trabajo Científicos: Construye sistemas que modelen la intención científica, la planificación de experimentos, la ejecución de protocolos, el estado de muestras y activos, eventos operativos y la captura de resultados en flujos de trabajo de laboratorio complejos.
- Interfaces de Usuario y APIs: Diseña e implementa UIs y APIs seguras, bien documentadas y de alta calidad que soporten a científicos, sistemas de automatización, flujos de trabajo de ML y aplicaciones impulsadas por IA.
- Desarrollo de Aplicaciones: Construye servicios front-end y backend con un enfoque en el rendimiento, la mantenibilidad y la fiabilidad.
- Modelado de Datos y Sistemas: Desarrolla modelos de dominio, esquemas, índices y contratos de datos en SQL, NoSQL, bases de datos vectoriales, data lakehouses y otros sistemas de datos científicos.
- Fiabilidad, Rendimiento y Escalabilidad: Diagnostica cuellos de botella, mejora el rendimiento del sistema y contribuye a la observabilidad, fiabilidad y excelencia operativa de los sistemas de producción.
- Nube e Infraestructura: Utiliza servicios de AWS, Kubernetes y prácticas modernas de DevOps para construir y desplegar sistemas de calidad de producción.
- Colaboración Interfuncional: Colabora con científicos, investigadores de ML, ingenieros de plataforma, ingenieros de datos, equipos de automatización y gerentes de producto para traducir las necesidades científicas y operativas en software.
- Calidad de Ingeniería: Contribuye a discusiones de arquitectura, revisiones de código, prácticas de pruebas, documentación y estándares de ingeniería compartidos.
Requisitos mínimos
Lo que Necesitarás para Tener Éxito
- Título de Grado o Máster en Ciencias de la Computación, Ingeniería o campo relacionado.
- +4-6 años de experiencia en ingeniería construyendo y desplegando sistemas a gran escala en producción. Debes tener una sólida experiencia en front-end o backend.
- Sólida experiencia en al menos una de las siguientes áreas, con capacidad para trabajar en todo el stack: ingeniería front-end, ingeniería backend, o modelado de datos y diseño de sistemas.
- TypeScript, React y Python: Sólida experiencia construyendo aplicaciones modernas con React y TypeScript; la experiencia en Python es muy deseable.
- Desarrollo de Aplicaciones y API: Experiencia diseñando, construyendo y manteniendo APIs, servicios y componentes de aplicaciones con un enfoque en la fiabilidad, el rendimiento y la mantenibilidad.
- Bases de Datos y Modelado de Datos: Experiencia con SQL y al menos una de las siguientes: bases de datos NoSQL, bases de datos vectoriales, sistemas de búsqueda o arquitecturas de data lakehouse; familiaridad con el diseño de esquemas, indexación y optimización de consultas.
- Sistemas de Producción: Experiencia operando software de producción, incluyendo depuración, monitorización, ajuste de rendimiento y mejora de la fiabilidad a lo largo del tiempo.
- Colaboración: Sólidas habilidades de comunicación y un historial de trabajo interfuncional con ingenieros, equipos de producto, científicos u otros expertos del dominio.
- Resolución de Problemas: Capacidad para asumir la responsabilidad de problemas técnicos ambiguos, tomar decisiones prácticas y entregar soluciones mantenibles.
- Experiencia práctica utilizando asistentes de codificación de IA o flujos de trabajo de ingeniería aumentados por IA para mejorar la productividad.
Puntos Extra
- Nube y DevOps: Experiencia práctica con AWS, GCP o Azure; sólida comprensión de Kubernetes, contenedorización, infraestructura como código como Terraform o CloudFormation, y pipelines de CI/CD como GitHub Actions.
- Sistemas de Orquestación: Experiencia con herramientas de orquestación como Flyte, Temporal, Airflow, Prefect o sistemas similares.
- Experiencia en la construcción de productos de laboratorio, flujos de trabajo científicos, LIMS, ELN, plataformas de datos o plataformas de ML.
- Experiencia en el diseño de sistemas que soporten la auditabilidad, trazabilidad, reproducibilidad, procedencia de datos o flujos de trabajo regulados.
Compensación
Ofrecemos una compensación base competitiva con potencial de bonificación y generosas acciones en etapa temprana. Tu oferta final reflejará tu experiencia, conocimientos e impacto esperado.
Beneficios en EE. UU. Los empleados a tiempo completo en EE. UU. reciben un programa de beneficios integral que incluye cobertura médica, dental y de visión; seguro de vida y discapacidad pagado por el empleador; tiempo libre flexible con generosos días festivos en toda la empresa; licencia parental remunerada; un programa de asistencia educativa; beneficios de transporte, que incluyen membresías de bicicletas compartidas para empleados en la oficina; y un programa de almuerzo subvencionado por la empresa.
Beneficios Internacionales. Los empleados a tiempo completo fuera de EE. UU. reciben un programa de beneficios integral adaptado a su región. Los rangos salariales de USD se aplican solo a puestos basados en EE. UU.; los salarios internacionales se establecen según el mercado local.
Rango Salarial Base Esperado
$144,000—$240,000 USD
Una Nota para las Agencias
Lila Sciences no acepta currículums no solicitados de ninguna fuente que no sean candidatos. La presentación de currículums no solicitados por parte de agencias de contratación o selección a Lila Sciences o sus empleados está estrictamente prohibida a menos que el equipo de Adquisición de Talento interno de Lila Science se ponga en contacto directamente. Cualquier currículum presentado por una agencia en ausencia de un acuerdo firmado se convertirá automáticamente en propiedad de Lila Sciences, y Lila Sciences no deberá ninguna tarifa de referencia u otra tarifa con respecto a ello.
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