États-Unis
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Lila Sciences
Ingénieur Logiciel Principal Senior / Principal, Système Scientifique d'Enregistrement
États-Unis
San Francisco, California, United States · Cambridge, Massachusetts, United States
TypeScriptPythonReactSQLAWSKubernetes
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Votre Impact chez LILA
Nous recherchons un Ingénieur Logiciel Principal Senior ou Principal, Système Scientifique d'Enregistrement pour rejoindre notre équipe Système Scientifique d'Enregistrement et aider à définir et construire la plateforme scientifique pilotée par l'IA de nouvelle génération.
Dans ce rôle, vous servirez de leader technique pour les systèmes qui connectent l'intention scientifique, l'exécution en laboratoire, la capture de données et l'analyse pilotée par l'IA. Vous façonnerez l'architecture des interfaces utilisateur, des services, des APIs haute performance, des bases de données et des systèmes critiques pour la fiabilité qui intègrent des frameworks d'IA avancés avec des analyses scientifiques complexes et des flux de travail de laboratoire. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les chercheurs en ML, les ingénieurs plateforme, les ingénieurs données, les équipes produit et les scientifiques pour transformer des processus scientifiques complexes en systèmes logiciels élégants et évolutifs. Ces systèmes devront prendre en charge des charges de travail diverses sur des bases de données SQL structurées, des data lakehouses, des moteurs de flux de travail et des environnements d'exécution de laboratoire. C'est une opportunité de définir la direction technique d'une plateforme d'IA de pointe avec un impact scientifique réel. Si vous êtes passionné par la construction de systèmes à fort effet de levier, le mentorat d'ingénieurs talentueux et la résolution de problèmes ambigus à l'intersection de l'IA, du logiciel et de la science, nous serions ravis de vous entendre.
À propos de l'équipe
L'équipe Système Scientifique d'Enregistrement (SSR) construit la couche mémoire des opérations de Lila. Elle répond à deux questions : qu'avons-nous prévu de construire ? et que s'est-il réellement passé ? Ces systèmes connectent l'intention scientifique à la réalité physique. Ensemble avec les équipes données et automatisation, leurs systèmes assurent la reproductibilité et bouclent la boucle Conception-Construction-Test-Apprentissage (DBTL).
Ce que vous allez construire
- Stratégie et Architecture Techniques : Définir la direction architecturale du Système d'Exécution de Laboratoire IA et des capacités connexes du Système Scientifique d'Enregistrement, en équilibrant l'évolution à long terme de la plateforme avec la livraison de produits à court terme.
- Exécution de Laboratoire et Flux de Travail Scientifiques : Concevoir des systèmes qui modélisent l'intention scientifique, la planification d'expériences, l'exécution de protocoles, l'état des échantillons et des actifs, les événements opérationnels et la capture des résultats à travers des flux de travail de laboratoire complexes.
- Interfaces Utilisateur et APIs : Diriger la conception d'interfaces utilisateur et de APIs haute performance, sécurisées et bien documentées qui prennent en charge les scientifiques, les systèmes d'automatisation, les flux de travail ML et les applications pilotées par l'IA.
- Modélisation des Données et des Systèmes : Établir des modèles de domaine durables, des schémas et des contrats de données à travers SQL, NoSQL, des bases de données vectorielles, des data lakehouses et d'autres systèmes de données scientifiques.
- Fiabilité, Performance et Évolutivité : Définir les normes techniques pour une haute disponibilité, une faible latence, une observabilité, une tolérance aux pannes et une excellence opérationnelle.
- Cloud et Infrastructure : Guider l'utilisation des services AWS, de Kubernetes et des pratiques DevOps modernes pour construire des systèmes de qualité production qui évoluent à travers les équipes et les charges de travail.
- Influence Interfonctionnelle : Collaborer étroitement avec les scientifiques, les chercheurs en ML, les ingénieurs plateforme, les ingénieurs données, les équipes d'automatisation et les leaders produit pour traduire les besoins scientifiques et opérationnels en une architecture de plateforme cohérente.
- Excellence en Ingénierie : Mentorer les ingénieurs, piloter les revues d'architecture, élever la barre de qualité et aider à établir des modèles, des outils et des pratiques qui améliorent la vélocité d'ingénierie et la qualité des systèmes.
Prérequis
Ce dont vous aurez besoin pour réussir
- Diplôme de Licence ou de Master en Informatique, Ingénierie ou domaine connexe.
- 8-15 années d'expérience en ingénierie dans la construction et le déploiement de systèmes à grande échelle en production. Vous devez être solide soit en front-end, soit en backend.
- Expertise solide dans au moins un des domaines suivants, avec la capacité de raisonner sur les trois : ingénierie front-end, ingénierie backend, ou modélisation de données et conception de systèmes.
- TypeScript, React, et Python : Solide expérience dans la construction d'applications modernes avec React et TypeScript ; l'expérience avec Python est fortement préférée.
- Architecture de Systèmes et de Données : Expérience approfondie dans la conception d'architectures d'applications évolutives, de APIs, de modèles de domaine, de schémas, d'index, de contrats de données et de systèmes de données distribués.
- Bases de Données : Solide expérience avec SQL et au moins une des technologies suivantes : NoSQL, bases de données vectorielles, bases de données graphes, systèmes de recherche, ou architectures data lakehouse.
- API et Conception de Plateforme : Capacité avérée à concevoir des APIs, des abstractions de plateforme et des modèles d'intégration qui sont fiables, maintenables et faciles à utiliser par d'autres équipes.
- Domaines Scientifiques ou Intensifs en Données : Expérience de travail dans les sciences de la vie, les sciences des matériaux, les plateformes ML, les systèmes de laboratoire, les plateformes d'automatisation, ou d'autres environnements axés sur la recherche et intensifs en données.
- Excellence Opérationnelle : Expérience dans la conception de systèmes de production avec une forte observabilité, fiabilité, réponse aux incidents, optimisation des performances et maintenabilité à long terme.
- Leadership Technique : Capacité à encadrer des ingénieurs seniors, à aligner les parties prenantes, à faire des compromis techniques clairs et à mener des initiatives complexes de l'ambiguïté à la production.
- Communication et Collaboration : Solides compétences d'écoute et capacité à expliquer des idées techniques complexes aux scientifiques, ingénieurs, leaders produit et dirigeants.
- Expérience pratique de l'utilisation d'assistants de codage IA ou de flux de travail d'ingénierie augmentés par l'IA pour améliorer la productivité.
Points bonus
- Systèmes d'Orchestration : Expérience avec des outils d'orchestration (Airflow, Prefect, Temporal, Dagster).
- Familiarité avec Python pour la Science : Familiarité avec les bibliothèques de science des données et de ML (pandas, numpy, scipy, jax, pytorch).
- Expérience dans la conception de systèmes prenant en charge l'auditabilité, la traçabilité, la reproductibilité, la provenance des données ou les flux de travail réglementés.
Rémunération
Nous offrons une rémunération de base compétitive avec un potentiel de bonus et des actions généreuses en phase de démarrage. Votre offre finale reflétera votre parcours, votre expertise et l'impact attendu.
Avantages aux États-Unis. Les employés américains à temps plein bénéficient d'un programme complet d'avantages sociaux comprenant une couverture médicale, dentaire et visuelle ; une assurance vie et invalidité payée par l'employeur ; des congés flexibles avec des jours fériés généreux pour toute l'entreprise ; un congé parental payé ; un programme d'aide à l'éducation ; des avantages de transport, y compris des adhésions à des services de partage de vélos pour les employés basés au bureau ; et un programme de déjeuner subventionné par l'entreprise.
Avantages Internationaux. Les employés à temps plein hors des États-Unis bénéficient d'un programme complet d'avantages sociaux adapté à leur région. Les fourchettes de salaires en USD s'appliquent uniquement aux postes basés aux États-Unis ; les salaires internationaux sont fixés en fonction du marché local.
Fourchette de Salaire de Base Attendue $204,000—$348,000 USD
À propos de LILA
Lila Sciences construit la Superintelligence Scientifique™ pour résoudre les plus grands défis de l'humanité. Nous pensons que la science est la frontière la plus inspirante pour l'IA.
Plutôt que de coder en dur les connaissances expertes dans des outils, LILA construit des systèmes capables d'apprendre par eux-mêmes.
LILA combine des modèles d'IA avancés avec des instruments propriétaires de l'AI Science Factory™ dans un système d'exploitation pour la science qui exécute l'intégralité de la méthode scientifique de manière autonome, accélérant la découverte à une vitesse, une échelle et un impact sans précédent dans la médecine, les matériaux et l'énergie. En savoir plus sur lila.ai.
Guidés par nos valeurs fondamentales de vérité, confiance, curiosité, ténacité et vélocité, nous avançons à la vitesse d'une startup tout en abordant des problèmes d'importance historique. Si cela vous semble être un environnement dans lequel vous aimeriez travailler, même si vous ne remplissez pas toutes les qualifications énumérées ci-dessus, nous vous encourageons à postuler.
Nous sommes tous engagés
Lila Sciences s'engage à l'égalité des chances en matière d'emploi, indépendamment de la race, de la couleur, de l'ascendance, de la religion, du sexe, de l'origine nationale, de l'orientation sexuelle, de l'âge, de la citoyenneté, de l'état civil, du handicap, de l'identité de genre ou du statut d'ancien combattant.
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