Estados Unidos
The MITRE Corporation
Lila Sciences
Engenheiro Staff, Plataforma de Dados
Estados Unidos
San Francisco, California, United States · Cambridge, Massachusetts, United States
PythonSQLAWSKubernetes
Tradução automática. Consulte o original.
Seu Impacto na LILA
Lila Sciences está construindo a plataforma de software que torna a descoberta científica automatizada possível. No centro dessa plataforma estão os dados: saídas brutas de instrumentos de laboratório, resultados de modelos experimentais, conjuntos de dados públicos curados e a literatura científica que contextualiza tudo isso. A equipe de plataforma de dados é responsável pela infraestrutura que move, armazena, transforma e expõe esses dados em toda a organização.
Estamos procurando um Engenheiro Staff para definir a direção técnica de nossa infraestrutura de dados principal: frameworks de ingestão, arquitetura de armazenamento, padrões de orquestração e as interfaces que permitem que cientistas e pesquisadores de ML trabalhem com dados de forma confiável em escala. Você trabalhará em estreita colaboração com engenheiros de software, pesquisadores de machine learning e cientistas de laboratório para entender os requisitos e traduzi-los em capacidades de plataforma duráveis.
Esta é uma função para engenheiros que se preocupam profundamente com o design dos sistemas de dados. Você estabelecerá os padrões arquitetônicos e os padrões de engenharia nos quais a equipe mais ampla se baseia, orientará engenheiros em todo o grupo de plataforma de dados e tomará decisões técnicas que se acumulam ao longo do tempo.
O Que Você Estará Construindo
- Arquitetura da Plataforma de Dados: Projetar e evoluir a infraestrutura de dados principal que ingere, armazena e serve dados em fluxos de trabalho científicos e de ML. Tomar decisões fundamentadas de construir vs. comprar e estabelecer padrões arquitetônicos adotados pela organização de engenharia mais ampla.
- Ingestão e Integração: Construir pipelines confiáveis que trazem dados de fontes diversas: instrumentos de laboratório, conjuntos de dados científicos públicos e literatura de pesquisa externa. Ser o responsável pelas interfaces entre produtores upstream e consumidores downstream.
- Orquestração e Confiabilidade: Operar e estender sistemas de orquestração de fluxo de trabalho que executam pipelines científicos complexos e de várias etapas. Garantir observabilidade, tolerância a falhas e reprodutibilidade em toda a pilha de dados.
- Modelagem de Dados e Estratégia de Esquema: Definir e manter modelos de dados, práticas de evolução de esquema e contratos de dados que garantam consistência, descoberta e durabilidade a longo prazo de ativos de dados científicos e de plataforma.
- Liderança Técnica Multifuncional: Colaborar com pesquisadores de ML, cientistas de laboratório e engenheiros de produto para traduzir requisitos científicos e de pesquisa em capacidades de plataforma. Promover o alinhamento em padrões de dados e padrões de integração entre equipes.
- Padrões de Engenharia e Mentoria: Estabelecer padrões de codificação, revisão e design para a equipe de plataforma de dados. Orientar engenheiros, liderar revisões de design e elevar o nível técnico em todo o grupo.
O Que Você Precisará para Ter Sucesso
- Bacharelado ou Mestrado em Ciência da Computação, Engenharia ou área relacionada, e 8+ anos como engenheiro de software ou de dados com foco na construção e operação de infraestrutura de dados.
- Projetou e lançou componentes de plataforma de dados do zero, incluindo frameworks de ingestão, abstrações de armazenamento e sistemas de orquestração. Fluente em Python e SQL e escreve código de qualidade de produção.
- Experiência em produção com bancos de dados relacionais e NoSQL, design de esquema, otimização de consultas e preocupações operacionais em escala. Confortável trabalhando com dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.
- Histórico comprovado de trabalho multifuncional com cientistas, pesquisadores de ML e engenheiros. Capaz de traduzir requisitos de domínio em decisões de plataforma e explicar trade-offs técnicos para públicos diversos.
- Experiência com infraestrutura em nuvem e implantação em contêineres (AWS, Kubernetes).
- Experiência prática com formatos de tabela modernos e padrões de lakehouse abertos (Iceberg, Delta Lake, Hudi).
Pontos Bônus Para
- Experiência com sistemas de orquestração de fluxo de trabalho (Flyte, Airflow, Dagster ou similar).
- Experiência na construção de infraestrutura de dados que atende fluxos de trabalho direcionados por agentes e LLM, incluindo bancos de dados vetoriais, infraestrutura RAG e padrões de acesso a dados otimizados para recuperação.
- Experiência em computação científica, ciências da vida ou software de pesquisa.
- Proficiência com ferramentas de desenvolvimento assistidas por IA (Cursor, Claude Code ou similar) e capacidade de incorporá-las efetivamente no trabalho de engenharia do dia a dia.
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 assinaturas 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; os salários internacionais são definidos de acordo com o mercado local.
Faixa Salarial Base Esperada
$192,000—$272,000 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 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 (lila.ai/candidate-privacy-policy-notice).
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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