Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und verbessere ML-Systeme und Infrastruktur für innovative Such- und Assistenzprodukte.
- Unternehmen: Dynamisches Unternehmen, das sich auf KI und maschinelles Lernen spezialisiert hat.
- Vorteile: Wettbewerbsfähige Vergütung, Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitszeiten.
- Weitere Informationen: Vielfältiges Team mit großartigen Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Arbeit mit modernster Technologie und echten Kundenlösungen.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in ML-Infrastruktur und Softwareentwicklung.
Glean sucht Ingenieure, die helfen, das beste Such- und Assistenzprodukt für die Arbeit zu entwickeln. Unsere Ingenieure arbeiten an einer Vielzahl von Systemen über den gesamten Stack, einschließlich generativer KI, RAG, Abfrageverständnis, Dokumentenverständnis, domänenangepassten Sprachmodellen, natürlicher Sprachfragen und -antworten, Evaluierung und Experimentierung. Wir interagieren regelmäßig mit Kunden, verstehen ihre Schmerzpunkte tief und nutzen alle notwendigen Werkzeuge, um ihre Probleme zu lösen.
Was Sie tun und erreichen werden:
- Entwerfen, bauen und verbessern von ML-Systemen und Infrastruktur
- Zusammenarbeiten und andere ML-Ingenieure unterstützen, die sich auf Modellierung konzentrieren
- Robusten Code schreiben, der leicht zu lesen, zu warten und zu testen ist
- Junior-Ingenieure betreuen oder von erfahrenen Kollegen lernen
Wer Sie sind:
- 5+ Jahre Erfahrung
- BA/BS in Informatik, Mathematik, Naturwissenschaften oder einem verwandten Studiengang
- Erfahrung mit ML-Infrastruktur und Engineering für Suche, Empfehlung, natürliche Sprachverarbeitung oder ähnliches
Wichtige Kenntnisse und Fähigkeiten:
- Nachgewiesene Fähigkeit, produktionsbereite Software zu entwerfen, zu bauen und auszuliefern, idealerweise im Bereich ML-Infrastruktur (Pipelines, Bereitstellung, GenAI)
- Starke Programmierkenntnisse (Python, Go, Java, C++, …)
- Blühen in einer kundenorientierten, engen und funktionsübergreifenden Umgebung - Teamplayer sein und bereit, alles zu übernehmen, was für das Unternehmen am wirkungsvollsten ist
- Eine proaktive und positive Einstellung, um zu führen, zu lernen, Probleme zu beheben und Verantwortung für sowohl kleine Aufgaben als auch große Funktionen zu übernehmen
Vorteile:
- Wettbewerbsfähige Vergütung
- Medizinische, Augen- und Zahnversicherung
- Flexibles Arbeitsumfeld und Urlaubsrichtlinien
- 401k
- Unternehmensveranstaltungen
- Ein Stipendium zur Verbesserung des Homeoffice bei Ihrem ersten Eintritt
- Jährliches Bildungsgeld
- Wellness-Stipendium
- Gesunde Mittag- und Abendessen täglich bereitgestellt
Für Bewerber mit Wohnsitz in Kalifornien: Die standardmäßige Grundgehaltsspanne für diese Position liegt zwischen 140.000 und 265.000 USD jährlich. Die angebotene Vergütung wird durch Faktoren wie Standort, Niveau, berufsbezogenes Wissen, Fähigkeiten und Erfahrung bestimmt. Bestimmte Rollen können für variable Vergütung, Eigenkapital und Leistungen berechtigt sein. Wir sind eine vielfältige Gruppe von Menschen und möchten weiterhin eine vielfältige Gruppe von Menschen in unsere Organisation anziehen und halten. Wir setzen uns für ein inklusives und diverses Unternehmen ein. Wir diskriminieren nicht aufgrund von Geschlecht, Ethnie, sexueller Orientierung, Religion, zivilem oder familiärem Status, Alter, Behinderung oder Rasse.
Software Engineer, Machine Learning (Infrastructure) Arbeitgeber: Dormont Manufacturing Co
Glean ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an innovativen Projekten im Bereich Machine Learning und KI zu arbeiten. Mit einem flexiblen Arbeitsumfeld, umfassenden Gesundheitsleistungen und einem starken Fokus auf persönliche Weiterentwicklung fördert Glean eine inklusive und unterstützende Unternehmenskultur. Hier haben Sie die Chance, in einem dynamischen Team zu wachsen und Ihre Fähigkeiten in einer bedeutungsvollen Rolle einzubringen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Software Engineer, Machine Learning (Infrastructure) erhalten könnten
✨Engagier dich in Entwickler-Communities!
Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.
✨Zeig deine Fähigkeiten!
Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei Dormont Manufacturing Co anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Software Engineer, Machine Learning (Infrastructure) bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!
✨Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!
Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.
✨Such dir Mentoren und Feedback!
Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei Dormont Manufacturing Co vorzubereiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Software Engineer, Machine Learning (Infrastructure) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.
Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.
Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.
Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei Dormont Manufacturing Co klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Dormont Manufacturing Co vorbereitet
✨Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges
In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!
✨Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren
Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.
✨Teamfähigkeit und Kommunikation betonen
In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.
✨Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur
Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.
