Estados Unidos
Redwood Materials
ServiceNow
Ingeniero de Machine Learning
Estados Unidos
Santa Clara, California, United States
JavaScriptJavaDockerKubernetes
Traducción automática. Consulta el original.
Descripción de la empresa
Todo comenzó cuando el ingeniero Fred Luddy escribió un código que automatizó una tarea tediosa para su compañera de trabajo, Phyllis. Ella lloró de alegría. Ese momento inspiró a Fred a construir una empresa que pudiera hacer eso por todos, liberando a las personas de tareas repetitivas para que pudieran centrarse en un trabajo significativo. Hoy, ServiceNow es la torre de control de IA para la reinvención empresarial. Nuestra plataforma de IA ServiceNow reúne cualquier IA, cualquier dato y cualquier flujo de trabajo, ayudando a 85% de las Fortune 500® a trabajar de manera más inteligente, rápida y mejor. Estamos construyendo una cultura nativa de IA donde la tecnología y el talento son imparables juntos. Y apenas estamos comenzando.
Descripción del puesto
Únete a nosotros para poner la IA a trabajar para las personas.
Sobre el equipo
El equipo Multimodal está transformando la forma en que ServiceNow comprende el contenido multimodal, incluidos documentos, imágenes y vídeos, aportando los últimos avances en IA a los flujos de trabajo empresariales. Creamos y poseemos los servicios de plataforma y los productos que potencian casos de uso en extracción de documentos, comprensión visual y automatización agéntica. Nuestro equipo incluye ingenieros de ML e investigadores aplicados apasionados por convertir la investigación de vanguardia en productos fiables que ofrezcan un impacto real en el cliente.
Descripción del puesto
El Ingeniero de Machine Learning diseña, construye, implementa y opera los servicios detrás de las capacidades de IA multimodal de ServiceNow, ayudando a la plataforma a comprender documentos, imágenes y vídeos. El Ingeniero trabaja en los servicios de plataforma y productos que integran LLMs en funciones empresariales fiables y escalables. Este puesto requiere a alguien que se preocupe profundamente por construir servicios de ML listos para producción: diseñar APIs y pipelines limpios, implementar y escalar servicios en Kubernetes, y mantenerlos rápidos, observables y resilientes. El Ingeniero es responsable de la calidad y corrección de lo que se envía, ya sea que el código haya sido escrito por un humano o con la ayuda de agentes de codificación de IA.
Lo que podrás hacer
- Construir servicios de ML escalables. Diseñar, desarrollar y mejorar servicios y pipelines para extracción de documentos, comprensión visual y automatización agéntica, integrando LLMs en sistemas de producción.
- Implementar y operar en Kubernetes. Contenerizar, implementar y escalar servicios en Kubernetes, y contribuir a CI/CD, la observabilidad y la alerta que los mantienen fiables.
- Garantizar la calidad y fiabilidad en producción. Escribir código limpio y probado, crear pruebas automatizadas, monitorizar el estado del servicio y ayudar a investigar y resolver problemas de cara al cliente, como límites de rendimiento y lagunas de calidad.
- Construir funcionalidades de producto de extremo a extremo. Convertir requisitos de producto en funcionalidades bien diseñadas, desde el diseño de API y el manejo de datos hasta la optimización del rendimiento y la liberación.
- Colaborar entre equipos. Asociarse con gerentes de producto, ingenieros, diseñadores y equipos de producto consumidores para definir criterios de éxito, comprender las compensaciones y comunicar claramente las capacidades y limitaciones.
Cualificaciones Cualificaciones
- Máster en Ciencias de la Computación, Machine Learning, o un campo técnico relacionado, con 1 a 3 años de experiencia relacionada.
- Experiencia en el aprovechamiento o pensamiento crítico sobre cómo integrar la IA en procesos de trabajo, toma de decisiones o resolución de problemas. Esto puede incluir el uso de herramientas impulsadas por IA, la automatización de flujos de trabajo, el análisis de información generada por IA o la exploración del impacto potencial de la IA en la función o industria.
- Fundamentos de ingeniería de software. Sólido dominio de estructuras de datos, algoritmos, diseño de sistemas, APIs, concurrencia y pruebas. Experiencia en Java o JavaScript es una ventaja.
- Experiencia práctica con Docker y Kubernetes
- Fundamentos de ML. Sólida comprensión de los fundamentos de machine learning y cómo los modelos de LLMs y de lenguaje visual se integran en las aplicaciones.
- Visión por computadora y evaluación de modelos. Comprensión de las técnicas de visión por computadora y la capacidad de evaluar la calidad del modelo de forma independiente, incluido el diseño de conjuntos de pruebas y la elección de las métricas adecuadas.
- Mentalidad de producción. Experiencia en la construcción, implementación y operación de servicios, con atención a la escalabilidad, la observabilidad y la fiabilidad.
- Enfoque nativo de IA. Curiosidad y un historial de uso de herramientas de IA para mejorar los flujos de trabajo de ingeniería.
- Mentalidad de crecimiento. Entusiasmo por aprender, asumir responsabilidades y crecer en un equipo colaborativo.
- Experiencia práctica multimodal. Proyectos, investigación o trabajo que involucren la comprensión de documentos o modelos multimodales es una gran ventaja.
Para puestos en esta ubicación, ofrecemos un salario base de $158,900 - $178,100, más acciones (cuando corresponda), compensación variable/incentivos y beneficios. Los puestos de ventas generalmente ofrecen una estructura de compensación de incentivos competitiva de Objetivo de Ganancias (OTE). Tenga en cuenta que el salario base mostrado es una guía, y la compensación total individual variará según factores como las cualificaciones, el nivel de habilidad, las competencias y la ubicación del trabajo. También ofrecemos planes de salud, incluidas cuentas de gastos flexibles, un Plan 401(k) con aportación de la empresa, ESPP, donaciones a juego, un plan de tiempo libre flexible y programas de licencia familiar. La compensación se basa en la ubicación geográfica en la que se encuentra el puesto y está sujeta a cambios según la ubicación del trabajo.
Información adicional
Perfiles de trabajo
Abordamos nuestro mundo de trabajo distribuido con flexibilidad y confianza. Los perfiles de trabajo (flexibles, remotos o requeridos en la oficina) son categorías que se asignan a los empleados de ServiceNow según la naturaleza de su trabajo y su ubicación laboral asignada. Obtenga más información aquí. Para determinar la elegibilidad para un perfil de trabajo, ServiceNow puede confirmar la distancia entre su residencia principal y la oficina de ServiceNow más cercana utilizando un servicio de terceros.
Empleador con igualdad de oportunidades
ServiceNow es un empleador con igualdad de oportunidades. Todos los solicitantes cualificados recibirán consideración para el empleo sin distinción de raza, color, religión, sexo, orientación sexual, origen nacional, edad, discapacidad, identidad de género, condición de veterano o cualquier otra categoría protegida por la ley. Además, todos los solicitantes cualificados con antecedentes penales o de detención serán considerados para el empleo de acuerdo con los requisitos legales.
Ajustes razonables
Nos esforzamos por crear una experiencia accesible e inclusiva para todos los candidatos. Si necesita un ajuste razonable para completar cualquier parte del proceso de solicitud, o si no puede utilizar esta solicitud en línea y necesita un método alternativo para presentar su solicitud, póngase en contacto con [email protected] para obtener ayuda.
Regulaciones de control de exportaciones
Para puestos que requieren acceso a tecnología controlada sujeta a regulaciones de control de exportaciones, incluidas las Regulaciones de Administración de Exportaciones de EE. UU. (EAR), ServiceNow puede requerir la obtención de la aprobación de control de exportaciones de las autoridades gubernamentales para ciertos individuos. Todo empleo está sujeto a que ServiceNow obtenga cualquier licencia de exportación u otra aprobación que puedan requerir las autoridades de control de exportaciones pertinentes.
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Tipo de empleado: Regular
Región: AMS - América del Norte y Canadá
Perfil de trabajo: Flexible
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