Vereinigte Staaten
Redwood Materials
ServiceNow
Machine Learning Engineer
Vereinigte Staaten
Santa Clara, California, United States
JavaScriptJavaDockerKubernetes
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Unternehmensbeschreibung
Alles begann, als der Ingenieur Fred Luddy Code schrieb, der eine mühsame Aufgabe für seine Kollegin Phyllis automatisierte. Sie vergoss Freudentränen. Dieser Moment inspirierte Fred dazu, ein Unternehmen zu gründen, das genau das für jeden tun könnte – Menschen von Routineaufgaben zu befreien, damit sie sich auf sinnvolle Arbeit konzentrieren können. Heute ist ServiceNow der KI-Kontrollturm für die Neuerfindung von Unternehmen. Unsere ServiceNow KI-Plattform bringt jede KI, jede Datenquelle und jeden Workflow zusammen – und hilft so 85% der Fortune 500®-Unternehmen, intelligenter, schneller und besser zu arbeiten. Wir bauen eine KI-native Kultur auf, in der Technologie und Talent gemeinsam unaufhaltsam sind. Und wir stehen erst am Anfang.
Stellenbeschreibung
Kommen Sie zu uns und setzen Sie KI für Menschen ein.
Über das Team
Das Multimodal-Team transformiert die Art und Weise, wie ServiceNow multimodale Inhalte versteht – einschließlich Dokumenten, Bildern und Videos –, indem es die neuesten Fortschritte im Bereich KI in Unternehmens-Workflows integriert. Wir entwickeln und betreuen die Plattformdienste und Produkte, die Anwendungsfälle in den Bereichen Dokumentenextraktion, visuelles Verständnis und agentische Automatisierung vorantreiben. Unser Team besteht aus ML-Ingenieuren und angewandten Forschern, die mit Leidenschaft daran arbeiten, modernste Forschung in zuverlässige Produkte zu verwandeln, die einen echten Mehrwert für unsere Kunden schaffen.
Stellenbeschreibung
Der Machine Learning Engineer entwirft, baut, implementiert und betreibt die Dienste hinter den multimodalen KI-Funktionen von ServiceNow und hilft der Plattform dabei, Dokumente, Bilder und Videos zu verstehen. Der Ingenieur arbeitet an den Plattformdiensten und Produkten, die LLMs in zuverlässige, skalierbare Unternehmensfunktionen überführen. Diese Rolle erfordert jemanden, dem die Entwicklung produktionsreifer ML-Dienste am Herzen liegt: das Design sauberer APIs und Pipelines, die Bereitstellung und Skalierung von Diensten auf Kubernetes sowie deren schnelle, beobachtbare und ausfallsichere Gestaltung. Der Ingenieur verantwortet die Qualität und Korrektheit der ausgelieferten Software, unabhängig davon, ob der Code von einem Menschen oder mit Unterstützung von KI-Coding-Agenten geschrieben wurde.
Ihre Aufgaben
- Entwicklung skalierbarer ML-Dienste. Sie entwerfen, entwickeln und verbessern Dienste und Pipelines für die Dokumentenextraktion, das visuelle Verständnis und die agentische Automatisierung und integrieren LLMs in Produktionssysteme.
- Bereitstellung und Betrieb auf Kubernetes. Sie containerisieren, implementieren und skalieren Dienste auf Kubernetes und tragen zu CI/CD, Observability und Alerting bei, um deren Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
- Verantwortung für Qualität und Zuverlässigkeit in der Produktion. Sie schreiben sauberen, getesteten Code, erstellen automatisierte Tests, überwachen den Systemzustand und helfen bei der Untersuchung und Behebung kundenrelevanter Probleme, wie z. B. Leistungsgrenzen und Qualitätslücken.
- End-to-End-Entwicklung von Produktfunktionen. Sie setzen Produktanforderungen in gut durchdachte Funktionen um, vom API-Design und der Datenverarbeitung bis hin zur Leistungsoptimierung und Veröffentlichung.
- Teamübergreifende Zusammenarbeit. Sie arbeiten eng mit Produktmanagern, Ingenieuren, Designern und den nutzenden Produktteams zusammen, um Erfolgskriterien zu definieren, Kompromisse zu verstehen und Fähigkeiten sowie Einschränkungen klar zu kommunizieren.
Qualifikationen
- Master-Abschluss in Informatik, Machine Learning oder einem verwandten technischen Bereich mit 1 bis 3 Jahren einschlägiger Berufserfahrung.
- Erfahrung in der Nutzung oder kritischen Reflexion der Integration von KI in Arbeitsprozesse, Entscheidungsfindungen oder Problemlösungen. Dies kann die Nutzung KI-gestützter Tools, die Automatisierung von Workflows, die Analyse KI-gesteuerter Erkenntnisse oder die Untersuchung der potenziellen Auswirkungen von KI auf die Funktion oder Branche umfassen.
- Grundlagen der Softwareentwicklung. Fundierte Kenntnisse in Datenstrukturen, Algorithmen, Systemdesign, APIs, Nebenläufigkeit und Tests. Erfahrung mit Java oder JavaScript ist von Vorteil.
- Praktische Erfahrung mit Docker und Kubernetes
- ML-Grundlagen. Fundiertes Verständnis der Grundlagen des machine learning und der Integration von LLMs sowie Vision-Language-Modellen in Anwendungen.
- Computer Vision und Modellbewertung. Verständnis von Computer-Vision-Techniken und die Fähigkeit, die Modellqualität unabhängig zu bewerten, einschließlich der Gestaltung von Testdatensätzen und der Auswahl geeigneter Metriken.
- Produktionsmentalität. Erfahrung in der Entwicklung, Bereitstellung und dem Betrieb von Diensten mit Fokus auf Skalierbarkeit, Observability und Zuverlässigkeit.
- KI-nativer Ansatz. Neugier und eine nachweisliche Erfolgsbilanz bei der Nutzung von KI-Tools zur Verbesserung von Engineering-Workflows.
- Wachstumsorientierte Denkweise. Lernbereitschaft, Eigenverantwortung und der Wunsch, in einem kollaborativen Team zu wachsen.
- Praktische multimodale Erfahrung. Projekte, Forschung oder berufliche Tätigkeiten im Bereich Dokumentenverständnis oder multimodale Modelle sind ein großes Plus.
Für Positionen an diesem Standort bieten wir ein Grundgehalt von $158,900 - $178,100 sowie Aktienoptionen (sofern zutreffend), variable Vergütung/Anreize und Sozialleistungen. Vertriebspositionen bieten in der Regel eine wettbewerbsfähige Struktur für variable Vergütungen (On Target Earnings, OTE). Bitte beachten Sie, dass das angegebene Grundgehalt ein Richtwert ist und die individuelle Gesamtvergütung auf Faktoren wie Qualifikationen, Qualifikationsniveau, Kompetenzen und Arbeitsort basiert. Wir bieten außerdem Gesundheitspläne, einschließlich flexibler Ausgabenkonten, einen 401(k)-Plan mit Arbeitgeberzuschuss, ESPP, Spendenabgleich, einen flexiblen Urlaubsplan und Programme für Familienurlaub. Die Vergütung basiert auf dem geografischen Standort der Stelle und kann sich je nach Arbeitsort ändern.
Zusätzliche Informationen
Arbeitsmodelle
Wir gehen flexibel und vertrauensvoll mit unserer verteilten Arbeitswelt um. Arbeitsmodelle (flexibel, remote oder im Büro erforderlich) sind Kategorien, die ServiceNow-Mitarbeitern je nach Art ihrer Arbeit und ihrem zugewiesenen Arbeitsort zugewiesen werden. Erfahren Sie hier mehr. Um die Eignung für ein Arbeitsmodell zu bestimmen, kann ServiceNow die Entfernung zwischen Ihrem Hauptwohnsitz und dem nächstgelegenen ServiceNow-Büro mithilfe eines Drittanbieters bestätigen.
Chancengleichheit
ServiceNow ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert. Alle qualifizierten Bewerber werden unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, nationaler Herkunft, Alter, Behinderung, Geschlechtsidentität, Veteranenstatus oder einer anderen gesetzlich geschützten Kategorie für eine Anstellung in Betracht gezogen. Darüber hinaus werden alle qualifizierten Bewerber mit Vorstrafen gemäß den gesetzlichen Anforderungen für eine Anstellung in Betracht gezogen.
Barrierefreiheit
Wir bemühen uns, allen Kandidaten eine zugängliche und inklusive Erfahrung zu bieten. Wenn Sie eine angemessene Anpassung benötigen, um einen Teil des Bewerbungsprozesses abzuschließen, oder wenn Sie diese Online-Bewerbung nicht nutzen können und eine alternative Methode zur Bewerbung benötigen, kontaktieren Sie bitte [email protected] für Unterstützung.
Exportkontrollbestimmungen
Für Positionen, die Zugang zu kontrollierter Technologie erfordern, die Exportkontrollbestimmungen unterliegt, einschließlich der U.S. Export Administration Regulations (EAR), kann ServiceNow verpflichtet sein, für bestimmte Personen eine Exportkontrollgenehmigung von Regierungsbehörden einzuholen. Jede Anstellung steht unter dem Vorbehalt, dass ServiceNow alle Exportlizenzen oder sonstigen Genehmigungen erhält, die von den zuständigen Exportkontrollbehörden verlangt werden könnten.
Von Fortune. ©2026 Fortune Media IP Limited. Alle Rechte vorbehalten. Unter Lizenz verwendet.
Mitarbeitertyp: Regulär
Region: AMS - Nordamerika und Kanada
Arbeitsmodell: Flexibel
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