BlackLine

25.06.2026

Senior Software Engineer AI

Vereinigte Staaten

Pleasanton, California, United States

PythonJavaAWSGCPDockerKubernetes

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Lernen Sie uns kennen

Es macht Spaß, in einem Unternehmen zu arbeiten, in dem die Menschen wirklich an das glauben, was sie tun!

Bei BlackLine setzen wir uns dafür ein, Leidenschaft und Kundenorientierung in das Geschäft mit Unternehmensanwendungen einzubringen.

Seit seiner Gründung im Jahr 2001 hat sich BlackLine zu einem führenden Anbieter von Cloud-Software entwickelt, die den gesamten Finanzabschluss-Prozess automatisiert und steuert. Unsere Vision ist es, die Finanz- und Buchhaltungsfunktion zu modernisieren, um eine höhere operative Effektivität und Agilität zu ermöglichen, und wir sind bestrebt, innovative Lösungen und Dienstleistungen anzubieten, um Buchhaltungs- und Finanzführungskräfte weltweit zu befähigen, Modern Finance zu erreichen.

Als erstklassiges SaaS-Unternehmen verstehen wir, dass die Einbringung neuer Ideen und innovativer Technologie von entscheidender Bedeutung ist. Bei BlackLine arbeiten wir ständig mit neuen, hochmodernen Technologien, die unsere Teams ermutigen, etwas Neues zu lernen und ihre Kreativität und technischen Fähigkeiten zu erweitern, was ihre Karriere beschleunigen wird.

Setzen Sie Ihre Spuren

Arbeiten, spielen und wachsen Sie bei BlackLine!

Wir suchen einen Senior AI/ML Engineer, der Datenpipelines entwirft, erstellt und optimiert, die unsere KI-gesteuerten Buchhaltungsagenten der nächsten Generation antreiben. Sie werden die Entwicklung einer skalierbaren, hochleistungsfähigen Dateninfrastruktur leiten und dabei eng mit anderen Teams zusammenarbeiten.

Erfolgreich bei BlackLine, weil Sie Teil von Folgendem werden

Ein technologieorientiertes Unternehmen mit Abenteuerlust und einer Vision für die Zukunft. Jede Tür bei BlackLine steht offen. Bringen Sie einfach Ihr Wissen, Ihre Problemlösungsfähigkeiten mit und werden Sie Teil eines Gewinnerteams beim weltweit vertrauenswürdigsten Namen im Bereich Finanzautomatisierung!

Eine Kultur, die freundlich, offen und akzeptierend ist. Es ist ein Ort, an dem Menschen das annehmen können, was sie einzigartig macht, und die Mischung aus kulturellen Hintergründen und unterschiedlichen Interessen fördert vielfältiges Denken und Perspektiven.

Eine Kultur, in der das kontinuierliche Wachstum und Lernen der BlackLiner gefördert wird. BlackLine bietet eine breite Palette von Seminaren zur beruflichen Weiterentwicklung und integrative Interessengruppen zur Feier und Unterstützung unserer Vielfalt.

Aufgaben

Leitung der Datenpipeline-Entwicklung: Erstellung und Wartung von PySpark ETL-Pipelines mit hoher Datenqualität und Leistung

Verwaltung von Integrationen: Aufbau robuster Verbindungen zu Kundendatenquellen über APIs und Tools wie FiveTran, Plaid und das interne Connector-Ökosystem von BlackLine.

Sicherstellung der Zuverlässigkeit: Überwachung der Pipeline-Leistung, Automatisierung von Tests und Validierung der Datenrichtigkeit

Optimierung für Skalierbarkeit: Implementierung von Leistungsverbesserungen (z. B. CDC-Mechanismen, Indexierungsstrategien) für große Datensätze

Zusammenarbeit & Innovation: Zusammenarbeit mit Stakeholdern zur Verfeinerung von Datenanforderungen und Integration von Spitzen-KI- und Big-Data-Technologien

Hier können Sie

Führung und Strategie

Partnerschaft mit Data Science-, Sicherheits- und Produktteams zur Festlegung von Bewertungs- und Governance-Standards (Guardrails, Bias, Drift, Latenz-SLAs).

Mentoring von erfahrenen Ingenieuren und Leitung von Design-Reviews für ML-Pipelines, Modellregister und Agenten-Runtime-Umgebungen.

Leitung von Incident-Response- und Zuverlässigkeitsstrategien für ML/KI-Systeme.

KI-Systembereitstellung und -integration

Zusammenarbeit mit Entwicklungsteams zur Integration von KI-Lösungen in bestehende Arbeitsabläufe und Anwendungen.

Sicherstellung einer nahtlosen Integration mit verschiedenen Plattformen und Technologien.

Definition und Verwaltung des MCP-Registers für das Onboarding von Agentenkomponenten, die Lebenszyklus-Versionierung und die Abhängigkeitsverwaltung.

Erstellung von CI/CD-Pipelines zur Automatisierung der Bereitstellung von LLM-Agenten, der Richtlinienvalidierung und der Prompt-Bewertung von Workflows.

Entwicklung und Operationalisierung von Experimentierrahmen für Agentenbewertungen, Szenario-Regressionen und Leistungsanalysen.

Implementierung von Protokollierung, Messung und Auditierung für Agentenverhalten, Funktionsaufrufe und Compliance-Abgleich.

Erstellung skalierbarer Beobachtbarkeitssysteme – Verfolgung von Gesprächsergebnissen, faktischer Genauigkeit, Latenz, Eskalationsmustern und Sicherheitsereignissen.

Architektur von End-to-End-Schutzmechanismen für KI-Agenten, einschließlich Schutz vor Prompt-Injection, identitätsbezogener Weiterleitung und Autorisierung der Tool-Nutzung.

Funktionsübergreifende Zusammenarbeit zur Standardisierung von Authentifizierung, Autorisierung und Sitzungsverwaltung für Multi-Agenten-Laufzeiten.

Modellbereitstellung und -integration

Architektur und Standardisierung von Modellregistern und Feature Stores zur Unterstützung der Versionsverfolgung, Abstammung und Reproduzierbarkeit über Umgebungen hinweg.

Leitung der Bereitstellung von machine learning-Modellen in Produktionsumgebungen, um Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Effizienz zu gewährleisten.

Zusammenarbeit mit Softwareentwicklern zur Integration von machine learning-Modellen in bestehende Anwendungen und Systeme.

Implementierung und Wartung von APIs für die Modellinferenz.

Infrastruktur- und Umgebungsmanagement

Entwurf und Verwaltung von Trainingsinfrastrukturen, einschließlich verteilter Trainingsorchestrierung, GPU/TPU-Ressourcenzuweisung und automatischer Skalierung.

Implementierung von CI/CD für Modell-Workflows unter Verwendung von Pipelines, die mit Modellvalidierung, Bias-Prüfungen und Rollback-Automatisierung integriert sind.

Erstellung standardisierter Experimentierrahmen für reproduzierbare Trainings-, Tuning- und Bereitstellungszyklen (MLflow, W&B, Kubeflow).

Verwaltung und Optimierung der für machine learning-Operationen in der Cloud erforderlichen Infrastruktur.

Enge Zusammenarbeit mit anderen Teams, um die Verfügbarkeit, Sicherheit und Leistung von machine learning-Systemen zu gewährleisten.

Überwachung und Wartung

Implementierung robuster Überwachungslösungen für bereitgestellte machine learning-Modelle zur Erkennung von Problemen und Gewährleistung der Leistung.

Zusammenarbeit mit Data Scientists und Ingenieuren zur Behebung und Lösung von Problemen mit der Modellleistung und Datenqualität.

Durchführung regelmäßiger Systemwartung, Updates und Optimierungen, um die optimale Leistung von machine learning-Lösungen zu gewährleisten.

Automatisierung und Orchestrierung

Entwicklung und Wartung von Automatisierungsskripten und -tools zur Verwaltung von machine learning-Workflows.

Implementierung von Orchestrierungssystemen zur Optimierung des End-to-End-machine learning-Lebenszyklus, von der Datenvorbereitung bis zur Modellbereitstellung.

Zusammenarbeit mit Data Science Teams

Zusammenarbeit mit Data Scientists, um Modell-Anforderungen und -Beschränkungen für die Bereitstellung zu verstehen.

Erleichterung des Übergangs von machine learning-Modellen von der Forschung zur Produktion, um Skalierbarkeit und Effizienz zu gewährleisten.

Leistungsoptimierung

Identifizierung und Implementierung von Optimierungen zur Verbesserung der Leistung und Effizienz von machine learning-Modellen in der Produktion.

Durchführung von Leistungsanalysen und Implementierung von Verbesserungen basierend auf der Ressourcennutzung von Metriken.

Sicherheit und Compliance

Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz von machine learning-Systemen und Daten.

Sicherstellung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Industriestandards in Bezug auf machine learning und Datenschutz.

Integration von Audit-Kontrollen, Metadatenspeicherung und Abstammungsverfolgung über ML- und KI-Workflows hinweg.

Sicherstellung einer vollständigen Überwachung und von Feedbackschleifen, einschließlich Ereignisprotokollen, Bewertungen und automatisierten Retraining-Triggern.

Durchsetzung sicherer Bereitstellungsmuster mit Infrastructure-as-Code und Cloud-nativem Secret Management.

Definition von SLAs, Fehlertoleranzen und Compliance-Reporting-Mechanismen für ML- und KI-Systeme.

Was Sie mitbringen

3+ Jahre Erfahrung mit Programmierkenntnissen in Sprachen wie Python, Java oder Scala.

Expertise in ML-Frameworks (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn) und Orchestrierungstools (Airflow, Kubeflow, Vertex AI, MLflow).

Nachgewiesene Erfahrung im Betrieb von Produktions-Pipelines für ML- und LLM-basierte Systeme in Cloud-Ökosystemen (GCP, AWS, Azure).

Tiefgehende Kenntnisse von LangChain, LangGraph, ADK oder ähnlichem Laufzeitmanagement für Agentensysteme.

Starke Kompetenzen in CI/CD, IaC und DevSecOps-Pipelines, die Test-, Compliance- und Bereitstellungsautomatisierung integrieren.

Praktische Erfahrung mit Observability-Stacks (Prometheus, Grafana, Newrelic) zur Verfolgung von Modell- und Agentenleistung.

Verständnis von Governance-Frameworks für Responsible AI, Auditierbarkeit und Kostenabrechnung über Trainings- und Inferenz-Workloads hinweg.

Beherrschung von Containerisierungstechnologien (z. B. Docker, Kubernetes).

Wir freuen uns noch mehr, wenn Sie Folgendes mitbringen

Betrieb und Infrastruktur

Versiert in Skriptsprachen (z. B. Bash, python) zur Automatisierung.

Erfahrung mit Workflow-Orchestrierungstools (z. B. Apache Airflow).

Expertise in der Verwaltung und Optimierung von Cloud-basierten Infrastrukturen.

Vertrautheit mit DevOps-Praktiken und Tools für die automatisierte Bereitstellung.

Verständnis von Netzwerkkonfigurationen und Sicherheitsprotokollen.

Problemlösung und kritisches Denken

Fähigkeit, Probleme zu definieren, Daten zu sammeln und zu analysieren und innovative Lösungen vorzuschlagen. Starke kritische Denkfähigkeiten zur Bewertung von Modellen, Identifizierung von Einschränkungen und

Anpassungsfähigkeit und Lernagilität

Komfort bei der Arbeit in einem schnelllebigen, sich rasant entwickelnden Umfeld. Proaktiv bei der Aktualisierung der neuesten Trends, Techniken und Technologien in KI/Data Science

Erklärung zur Gehaltstransparenz

BlackLine ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert. Alle qualifizierten Bewerber erhalten eine Anstellung ohne Rücksicht auf Geschlecht, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, Rasse, ethnische Zugehörigkeit, Alter, religiöse Überzeugung, Herkunft, körperliche oder geistige Behinderung, Abstammung, Hautfarbe, Familienstand, sexuelle Orientierung, Militär- oder Veteranenstatus, Status als Opfer häuslicher Gewalt, sexueller Übergriffe oder Stalking, medizinischer Zustand, genetische Informationen oder eine andere geschützte Klasse oder Kategorie, die durch geltende Gesetze zur Chancengleichheit am Arbeitsplatz oder ähnliche Gesetze anerkannt ist.

BlackLine erkennt an, dass sich die Art und Weise, wie wir arbeiten, und der Arbeitsplatz selbst verändert haben. Wir setzen auf ein Arbeitsumfeld, das eine Kombination aus virtuellen und persönlichen Interaktionen optimiert, um die Zusammenarbeit zu maximieren und unsere Kultur zu pflegen. Kandidaten, die in angemessener Pendelentfernung zu einem unserer Büros wohnen, arbeiten mindestens 3 Tage pro Woche im Büro.

Gehaltsspanne: USD $145,000.00/Jahr - USD $182,000.00/Jahr.

Die Platzierung innerhalb dieser Spanne hängt von mehreren Faktoren ab, darunter die bisherige relevante Berufserfahrung des Bewerbers, seine Fähigkeiten und sein geografischer Standort. Zusätzlich zum Grundgehalt bietet BlackLine auch kurz- und langfristige Anreizprogramme (je nach Berechtigung) sowie ein umfassendes Angebot an Leistungs- und Wellnessplänen.

BlackLine setzt sich dafür ein, allen Kandidaten ein integratives und barrierefreies Erlebnis zu bieten. Wenn Sie eine angemessene Vorkehrung benötigen, die Ihren Erfolg während des Bewerbungs- oder Interviewprozesses unterstützen würde, füllen Sie bitte dieses Formular aus.

Barrierefreie Unterstützung

BlackLine setzt sich dafür ein, allen Kandidaten ein integratives und zugängliches Erlebnis zu bieten. Wenn Sie eine angemessene Unterkunft benötigen, die Ihren Erfolg während des Bewerbungs- oder Interviewprozesses verbessern würde, füllen Sie bitte dieses Formular aus.

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