Estados Unidos
The MITRE Corporation
Lila Sciences
Engenheiro(a) de Software Sênior, Sistema Científico de Registro
Estados Unidos
San Francisco, California, United States · Cambridge, Massachusetts, United States
TypeScriptPythonReactSQLAWSGCPKubernetesTerraform
Tradução automática. Consulte o original.
Seu Impacto na LILA
Junte-se a nós na construção do futuro da ciência! Estamos buscando Engenheiros(as) de Software Sênior com experiência em full stack para integrar nossa Equipe de Sistema Científico de Registro (SSR), onde você colaborará com engenheiros de software, cientistas de laboratório e engenheiros de machine learning para construir ferramentas de ponta para análise científica automatizada e muito mais. Se você prospera em um ambiente colaborativo e dinâmico e traz as melhores práticas em git, fluxos de trabalho de desenvolvimento e design centrado no usuário, queremos conhecê-lo(a)!
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).
Sobre a LILA
Lila Sciences está construindo 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 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 centrais 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, encorajamos você a se candidatar.
Estamos Todos Engajados
Lila Sciences está comprometida com a 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.
O Que Você Construirá
- Execução de Laboratório e Fluxos de Trabalho Científicos: Construir 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 de laboratório complexos.
- Interfaces de Usuário e APIs: Projetar e implementar UIs e APIs de alta qualidade, seguras e bem documentadas que suportam cientistas, sistemas de automação, fluxos de trabalho de ML e aplicações impulsionadas por IA.
- Desenvolvimento de Aplicações: Construir serviços front-end e backend com foco em desempenho, manutenibilidade e confiabilidade.
- Modelagem de Dados e Sistemas: Desenvolver modelos de domínio, esquemas, índices e contratos de dados em SQL, NoSQL, bancos de dados vetoriais, data lakehouses e outros sistemas de dados científicos.
- Confiabilidade, Desempenho e Escalabilidade: Diagnosticar gargalos, melhorar o desempenho do sistema e contribuir para a observabilidade, confiabilidade e excelência operacional de sistemas em produção.
- Nuvem e Infraestrutura: Utilizar serviços AWS, Kubernetes e práticas modernas de DevOps para construir e implantar sistemas de nível de produção.
- Colaboração Multifuncional: Trabalhar em parceria com cientistas, pesquisadores de ML, engenheiros de plataforma, engenheiros de dados, equipes de automação e gerentes de produto para traduzir necessidades científicas e operacionais em software.
- Qualidade de Engenharia: Contribuir para discussões de arquitetura, revisões de código, práticas de teste, documentação e padrões de engenharia compartilhados.
Requisitos mínimos
O Que Você Precisará Para Ter Sucesso
- Bacharelado ou Mestrado em Ciência da Computação, Engenharia ou área relacionada.
- 4-6+ anos de experiência em engenharia construindo e implantando sistemas em larga escala em produção. Você deve ter forte conhecimento em front-end ou backend.
- Forte expertise em pelo menos uma das seguintes áreas, com capacidade de trabalhar em todo o stack: 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 em Python é fortemente preferida.
- Desenvolvimento de Aplicações e API: Experiência em projetar, construir e manter APIs, serviços e componentes de aplicação com foco em confiabilidade, desempenho e manutenibilidade.
- Bancos de Dados e Modelagem de Dados: Experiência com SQL e pelo menos um dos seguintes: NoSQL, bancos de dados vetoriais, sistemas de busca ou arquiteturas de data lakehouse; familiaridade com design de esquemas, indexação e otimização de consultas.
- Sistemas em Produção: Experiência operando software em produção, incluindo depuração, monitoramento, ajuste de desempenho e melhoria contínua da confiabilidade.
- Colaboração: Fortes habilidades de comunicação e histórico de trabalho multifuncional com engenheiros, equipes de produto, cientistas ou outros especialistas de domínio.
- Resolução de Problemas: Capacidade de assumir a responsabilidade por problemas técnicos ambíguos, fazer trade-offs práticos e entregar soluções manuteníveis.
- Experiência prática no uso de assistentes de codificação de IA ou fluxos de trabalho de engenharia aumentados por IA para melhorar a produtividade.
Pontos Extras
- Nuvem e DevOps: Experiência prática com AWS, GCP ou Azure; forte compreensão de Kubernetes, containerização, infraestrutura como código como Terraform ou CloudFormation, e pipelines de CI/CD como GitHub Actions.
- Sistemas de Orquestração: Experiência com ferramentas de orquestração como Flyte, Temporal, Airflow, Prefect ou sistemas similares.
- Experiência na construção de produtos de laboratório, fluxo de trabalho científico, LIMS, ELN, plataforma de dados ou plataforma de ML.
- 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, experiência 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 em USD aplicam-se apenas a posições baseadas nos EUA; os salários internacionais são definidos de acordo com o mercado local.
Faixa Salarial Base Esperada
$144,000—$240,000 USD
Uma Nota para Agências
Lila Sciences não aceita currículos não solicitados de nenhuma fonte, exceto de 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 esse respeito.
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