Estados Unidos
Be Structured Technology Group
Lila Sciences
Engenheiro de Software Principal, IA Aplicada
Estados Unidos
San Francisco, California, United States · Cambridge, Massachusetts, United States
PythonSQLAWSDockerKubernetesTerraform
Tradução automática. Consulte o original.
Seu Impacto na LILA
Estamos buscando um Engenheiro de Software Principal para integrar nosso grupo de IA Aplicada e ajudar a construir a próxima geração de nossa plataforma científica impulsionada por IA. Nesta função, você projetará e otimizará os sistemas backend, pipelines de dados e integrações de IA que alimentam aplicações inteligentes e baseadas em dados. Você trabalhará na interseção da engenharia backend e machine learning, garantindo que nossa plataforma escale perfeitamente e suporte técnicas avançadas de IA aplicada, como Retrieval-Augmented Generation (RAG), IA agentica e integração de modelos de linguagem de grande escala (LLM).
Esta função é ideal para quem prospera ao conectar a engenharia de software e a IA aplicada — transformando pesquisa em sistemas de nível de produção que impulsionam descobertas científicas no mundo real. Se você é apaixonado por construir sistemas elegantes e de alto desempenho que tornam a IA útil e impactante, adoraríamos ouvir você!
O que você irá construir
- Integração de IA Aplicada: Projetar e implantar serviços backend e pipelines de dados que suportem diretamente aplicações avançadas de IA, incluindo LLMs, RAG e frameworks agenticos.
- Desenvolvimento de API e Serviços: Construir APIs e microsserviços de alto desempenho que permitam a integração perfeita entre modelos de IA, ferramentas científicas e aplicações voltadas ao usuário.
- Arquitetura de Pipeline de Dados: Arquitetar e gerenciar pipelines escaláveis capazes de lidar com dados estruturados, não estruturados e vetorizados para cargas de trabalho de IA/ML.
- Banco de Dados e Sistemas de Conhecimento: Implementar e otimizar SQL, NoSQL e bancos de dados vetoriais para suportar cargas de trabalho de recuperação e inferência de IA de baixa latência.
- Nuvem e Infraestrutura: Aproveitar AWS, Kubernetes e infraestrutura como código (Terraform/CloudFormation) para construir plataformas de IA robustas e prontas para produção.
- Desempenho e Confiabilidade: Diagnosticar gargalos do sistema, otimizar custos e velocidade, e garantir a confiabilidade e tolerância a falhas de fluxos de trabalho impulsionados por IA.
- Colaboração: Trabalhar em parceria com pesquisadores de ML, engenheiros de plataforma e cientistas para traduzir modelos e algoritmos em sistemas escaláveis e prontos para produção.
O que você precisa para ter sucesso
- Formação Acadêmica: Bacharelado ou Mestrado em Ciência da Computação, Engenharia ou área correlata.
- Experiência em Backend e Dados: 7+ anos de experiência profissional construindo e escalando sistemas de produção, incluindo APIs, pipelines de dados e serviços distribuídos.
- Habilidades de Programação: Sólidas habilidades em Python (FastAPI, Flask, Django), com experiência sólida em desenvolvimento de serviços backend.
- Bancos de Dados: Experiência comprovada com SQL, NoSQL e bancos de dados vetoriais; habilidade em design de esquema, indexação e otimização de consultas.
- Sistemas de IA Aplicada: Experiência prática na integração de modelos de ML ou fluxos de trabalho impulsionados por IA em serviços de produção.
- Nuvem e DevOps: Proficiência em AWS, Docker/Kubernetes, pipelines de CI/CD e infraestrutura como código.
- Comunicação e Resolução de Problemas: Capacidade de trabalhar de forma multifuncional com equipes diversas e explicar conceitos técnicos complexos para não especialistas.
Diferenciais
- Domínios Científicos e Intensivos em Dados: Experiência de trabalho com ciências da vida, ciência dos materiais ou outros campos de pesquisa intensiva.
- Experiência em Startup: Conforto com ambientes de ritmo acelerado e iterativos, onde o impacto e a adaptabilidade são fundamentais.
Remuneração
Oferecemos remuneração base competitiva com potencial de bônus e participação acionária generosa em estágio inicial. Sua oferta final refletirá seu histórico, experiência e impacto esperado.
Benefícios nos EUA. Funcionários em tempo integral nos EUA recebem um programa de benefícios abrangente, incluindo cobertura médica, odontológica e oftalmológica; seguro de vida e invalidez pago pela empresa; folga flexível com feriados generosos em toda a empresa; licença parental remunerada; programa de assistência educacional; benefícios de transporte, incluindo assinaturas de compartilhamento de bicicletas para funcionários baseados no escritório; e um programa de almoço subsidiado pela empresa.
Benefícios Internacionais. Funcionários em tempo integral fora dos EUA recebem um programa de benefícios abrangente adaptado à sua região. Faixas salariais em USD aplicam-se apenas a cargos baseados nos EUA; salários internacionais são definidos de acordo com o mercado local.
Faixa Salarial Base Esperada
$204,000—$310,000 USD
Sobre a LILA
Lila Sciences está construindo a Scientific Superintelligence™ para resolver os maiores desafios da humanidade. Acreditamos que a ciência é a fronteira mais inspiradora para a IA. Em vez de codificar conhecimento especializado em ferramentas, a LILA constrói sistemas que podem aprender por si mesmos.
A LILA combina modelos avançados de IA com instrumentos proprietários da AI Science Factory™ em um sistema operacional para a ciência que executa todo o método científico de forma autônoma, acelerando a descoberta com velocidade, escala e impacto sem precedentes em medicina, materiais e energia. Saiba mais em lila.ai.
Estamos Juntos Nessa
Guiados por nossos valores fundamentais de verdade, confiança, curiosidade, garra e velocidade, agimos com a agilidade de uma startup enquanto enfrentamos problemas de importância histórica. Se isso soa como um ambiente no qual você adoraria trabalhar, mesmo que não atenda a todos os requisitos listados acima, encorajamos você a se candidatar.
Lila Sciences está comprometida com a igualdade de oportunidades de emprego, independentemente de raça, cor, ancestralidade, religião, sexo, origem nacional, orientação sexual, idade, cidadania, estado civil, deficiência, identidade de gênero ou status de veterano.
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