Estados Unidos
The MITRE Corporation
Lila Sciences
Engenheiro(a) de Software Sênior Principal/Principal, Sistema Científico de Registro
Estados Unidos
San Francisco, California, United States · Cambridge, Massachusetts, United States
TypeScriptPythonReactSQLAWSKubernetes
Tradução automática. Consulte o original.
Seu Impacto na LILA
Estamos buscando um(a) Engenheiro(a) de Software Sênior Principal ou Principal, Sistema Científico de Registro para se juntar à nossa Equipe de Sistema Científico de Registro e ajudar a definir e construir a plataforma de IA de próxima geração.
Nesta função, você atuará como líder técnico para sistemas que conectam intenção científica, execução de laboratório, captura de dados e análise orientada por IA. Você moldará a arquitetura de interfaces de usuário, serviços, APIs de alto desempenho, bancos de dados e sistemas críticos de confiabilidade que integram frameworks avançados de IA com análises científicas complexas e fluxos de trabalho de laboratório. Você trabalhará em estreita colaboração com pesquisadores de ML, engenheiros de plataforma, engenheiros de dados, equipes de produto e cientistas para transformar processos científicos complexos em sistemas de software escaláveis e elegantes. Esses sistemas precisarão suportar cargas de trabalho diversas em bancos de dados SQL estruturados, data lakehouses, motores de fluxo de trabalho e ambientes de execução de laboratório. Esta é uma oportunidade de definir a direção técnica para uma plataforma de IA de ponta com impacto científico real. Se você é apaixonado por construir sistemas de alta alavancagem, orientar engenheiros fortes e resolver problemas ambíguos na interseção de IA, software e ciência, adoraríamos ouvir você.
Sobre a Equipe
A Equipe de Sistema Científico de Registro (SSR) constrói a camada de memória para as operações da Lila. Ela responde a duas perguntas: o que planejamos construir? e o que realmente aconteceu? Esses sistemas conectam a intenção científica à realidade física. Juntamente com as equipes de dados e automação, seus sistemas garantem a reprodutibilidade e fecham o ciclo Design-Build-Test-Learn (DBTL).
O Que Você Construirá
- Estratégia e Arquitetura Técnica: Definir a direção arquitetônica para o Sistema de Execução de Laboratório de IA e capacidades relacionadas do Sistema Científico de Registro, equilibrando a evolução da plataforma de longo prazo com a entrega de produtos de curto prazo.
- Execução de Laboratório e Fluxos de Trabalho Científicos: Projetar sistemas que modelam a intenção científica, planejamento de experimentos, execução de protocolos, estado de amostras e ativos, eventos operacionais e captura de resultados em fluxos de trabalho complexos de laboratório.
- Interfaces de Usuário e APIs: Liderar o design de UIs e APIs de alto desempenho, seguros e bem documentados que suportam cientistas, sistemas de automação, fluxos de trabalho de ML e aplicações orientadas por IA.
- Modelagem de Dados e Sistemas: Estabelecer modelos de domínio duráveis, esquemas e contratos de dados em SQL, NoSQL, bancos de dados vetoriais, data lakehouses e outros sistemas de dados científicos.
- Confiabilidade, Desempenho e Escalabilidade: Definir padrões técnicos para alta disponibilidade, baixa latência, observabilidade, tolerância a falhas e excelência operacional.
- Nuvem e Infraestrutura: Orientar o uso de serviços AWS, Kubernetes e práticas modernas de DevOps para construir sistemas de nível de produção que escalam entre equipes e cargas de trabalho.
- Influência Interfuncional: Colaborar profundamente com cientistas, pesquisadores de ML, engenheiros de plataforma, engenheiros de dados, equipes de automação e líderes de produto para traduzir necessidades científicas e operacionais em arquitetura de plataforma coerente.
- Excelência em Engenharia: Orientar engenheiros, conduzir revisões de arquitetura, elevar o padrão de qualidade e ajudar a estabelecer padrões, ferramentas e práticas que melhoram a velocidade de engenharia e a qualidade do sistema.
Requisitos mínimos
O Que Você Precisará Para Ter Sucesso
- Bacharelado ou Mestrado em Ciência da Computação, Engenharia ou área relacionada.
- 8-15 anos de experiência em engenharia construindo e implantando sistemas de larga escala em produção. Você deve ter forte conhecimento em front-end ou backend.
- Forte expertise em pelo menos uma das seguintes áreas, com a capacidade de raciocinar sobre todas as três: engenharia front-end, engenharia backend ou modelagem de dados e design de sistemas.
- TypeScript, React e Python: Forte experiência na construção de aplicações modernas com React e TypeScript; experiência com Python é altamente desejável.
- Arquitetura de Sistemas e Dados: Profunda experiência em projetar arquiteturas de aplicações escaláveis, APIs, modelos de domínio, esquemas, índices, contratos de dados e sistemas de dados distribuídos.
- Bancos de Dados: Forte experiência com SQL e pelo menos um dos seguintes: NoSQL, bancos de dados vetoriais, bancos de dados de grafos, sistemas de busca ou arquiteturas de data lakehouse.
- API e Design de Plataforma: Habilidade comprovada para projetar APIs, abstrações de plataforma e padrões de integração que sejam confiáveis, manteníveis e fáceis para outras equipes construírem.
- Domínios Científicos ou Intensivos em Dados: Experiência trabalhando em ciências da vida, ciência de materiais, plataformas de ML, sistemas de laboratório, plataformas de automação ou outros ambientes de pesquisa intensiva e intensiva em dados.
- Excelência Operacional: Experiência em projetar sistemas de produção com forte observabilidade, confiabilidade, resposta a incidentes, ajuste de desempenho e manutenibilidade a longo prazo.
- Liderança Técnica: Capacidade de orientar engenheiros seniores, alinhar stakeholders, fazer trade-offs técnicos claros e conduzir iniciativas complexas da ambiguidade para a produção.
- Comunicação e Colaboração: Fortes habilidades de escuta e a capacidade de explicar ideias técnicas complexas para cientistas, engenheiros, líderes de produto e executivos.
- Experiência prática utilizando assistentes de codificação de IA ou fluxos de trabalho de engenharia aumentados por IA para melhorar a produtividade.
Pontos Bônus
- Sistemas de Orquestração: Experiência com ferramentas de orquestração (Airflow, Prefect, Temporal, Dagster).
- Familiaridade com Python para Ciência: Familiaridade com bibliotecas de ciência de dados e ML (pandas, numpy, scipy, jax, pytorch).
- Experiência em projetar sistemas que suportam auditabilidade, rastreabilidade, reprodutibilidade, proveniência de dados ou fluxos de trabalho regulamentados.
Remuneração
Oferecemos remuneração base competitiva com potencial de bônus e participação acionária generosa em estágio inicial. Sua oferta final refletirá seu histórico, expertise e impacto esperado.
Benefícios nos EUA. Funcionários em tempo integral nos EUA recebem um programa abrangente de benefícios, incluindo cobertura médica, odontológica e oftalmológica; seguro de vida e invalidez pago pelo empregador; tempo livre flexível com feriados generosos em toda a empresa; licença parental remunerada; um programa de assistência educacional; benefícios de transporte, incluindo associações 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 abrangente de benefícios adaptado à sua região. As faixas salariais USD aplicam-se apenas a posições baseadas nos EUA; salários internacionais são definidos de acordo com o mercado local.
Faixa Salarial Base Esperada $204,000—$348,000 USD
Sobre a LILA
Lila Sciences está construindo a Superinteligência Científica™ 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 ciência que executa todo o método científico autonomamente, acelerando a descoberta em velocidade, escala e impacto sem precedentes em medicina, materiais e energia. Saiba mais em lila.ai.
Guiados por nossos valores fundamentais de verdade, confiança, curiosidade, garra e velocidade, agimos com a velocidade de uma startup enquanto abordamos problemas de importância histórica. Se isso parece um ambiente em que você adoraria trabalhar, mesmo que não atenda a todas as qualificações listadas acima, nós o encorajamos a se candidatar.
Estamos Todos Dentro
Lila Sciences está comprometida com igualdade de oportunidades de emprego, independentemente de raça, cor, ascendência, religião, sexo, origem nacional, orientação sexual, idade, cidadania, estado civil, deficiência, identidade de gênero ou status de veterano.
As informações que você fornecer durante o processo de candidatura serão tratadas de acordo com nossa Política de Privacidade do Candidato (lila.ai/candidate-privacy-policy-notice).
Uma Nota para Agências
Lila Sciences não aceita currículos não solicitados de nenhuma fonte que não seja candidatos. O envio de currículos não solicitados por agências de recrutamento ou de pessoal para Lila Sciences ou seus funcionários é estritamente proibido, a menos que contatado diretamente pela equipe interna de Aquisição de Talentos da Lila Science. Qualquer currículo enviado por uma agência na ausência de um acordo assinado se tornará automaticamente propriedade de Lila Sciences, e Lila Sciences não deverá nenhuma taxa de indicação ou outra taxa a respeito.
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