Senior Systems Software Engineer (Linux & HPC) - m/f/d in Berlin

Wo Europas Unternehmen AILangdock übernehmen, ist die KI-Plattform, die von mehr als 10.000 Unternehmen genutzt wird, um Mitarbeitern sicheren Zugang zu führenden KI-Modellen zu gewähren, Agenten zu erstellen und Arbeitsabläufe zu automatisieren. Wir haben über 40 Millionen USD ARR erreicht, während wir ein kleines Team geblieben sind. Wir bauen die KI-Plattform für europäische Unternehmen und bewahren gleichzeitig deren Kontrolle über Daten, Modellanbieter und Bereitstellungsumgebungen.

Als Systems Software Engineer bauen Sie die Grundlagen hinter unserer Agentenausführung, Modellbereitstellung und gemeinsamen Diensten. Sie untersuchen, wie Systeme unter Last und bei Ausfällen funktionieren, und schreiben dann die Software, die sie schneller, sicherer und zuverlässiger macht. Diese Rolle erfordert tiefgehende Linux-Kenntnisse und praktische Erfahrung mit Hochleistungsrechnen, verteilten Systemen oder latenzarmen Netzwerken. Sie sollten in der Lage sein, ein Problem durch Anwendungs-Code, Laufzeiten, Betriebssystemverhalten und Hardwarebeschränkungen zu verfolgen.

Sie arbeiten eng mit der Plattformtechnik zusammen: Ihr Fokus liegt auf den zugrunde liegenden Ausführungs-, Isolations-, Planungs- und Datenverarbeitungsmechanismen; die Plattformtechnik ist für die umgebenden Dienstverträge und den langfristigen Lebenszyklus verantwortlich. Sie betreiben, was Sie bauen, und sind für dessen Verhalten in der Produktion verantwortlich.

Woran Sie arbeiten könnten:

• Sichere Agentenausführung: Entwickeln Sie Laufzeit- und Isolationsmechanismen für nicht vertrauenswürdigen Code mithilfe von Linux, Containern und MicroVMs.
• Inference und HPC: Verbessern Sie den Durchsatz, die Latenz, die Auslastung von Beschleunigern und die Kosten der Modellbereitstellung.
• Linux-Leistung und Ressourcenplanung: Untersuchen Sie das Verhalten von CPU, Speicher, Dateisystem und Netzwerk.
• Verteilte Ausführung: Halten Sie gleichzeitige, langlaufende Arbeiten korrekt durch Wiederholungen, Abstürze und Wiederherstellungen.
• Speicher- und Datensysteme: Verbessern Sie, wie Kunden- und agentengenerierte Daten gespeichert, versioniert, bewegt und wiederhergestellt werden.
• Nutzungsmessung: Erstellen Sie eine genaue Abrechnung für Modell-Tokens und Rechenzeit trotz gleichzeitiger Berichterstattung, verzögerter Ereignisse, doppelter Anfragen und Kapazitätsreservierungen.

Technologiestack:

• Go und TypeScript in einem Bazel-Monorepo, mit Implementierungsentscheidungen, die vom System getrieben werden.
• Linux, Container, MicroVMs, Dateisysteme und Netzwerke.
• Protobuf und gRPC für Dienstverträge.
• Kubernetes über GCP, AWS, Azure und lokale Bereitstellungen.
• Terraform und Terragrunt für Infrastruktur-Orchestrierung.
• PostgreSQL und Redis, wo dauerhafte Metadaten oder Koordination erforderlich sind.
• Open-Source-Modellbereitstellung und Beschleunigerinfrastruktur.

Sie benötigen keine vorherige Erfahrung mit jedem Punkt. Sie benötigen jedoch genügend Systemtiefe, um in einen unbekannten Teil des Stacks einzutreten, sein Verhalten zu verstehen und wesentliche Änderungen sicher vorzunehmen.

Wie wir arbeiten:

Wir arbeiten mit hohem Vertrauen und Autonomie in Teams von 3 bis 4 Ingenieuren. Ein Team besitzt seinen Fahrplan, Prioritäten, technische Entscheidungen und den Betrieb in der Produktion. Ingenieure werden erwartet, dass sie den Kontext finden, den sie benötigen, Input anfordern, wenn es das Ergebnis verbessert, und die Arbeit vorantreiben, ohne auf jeden nächsten Schritt warten zu müssen.

Wir stimmen asynchron ab, bevor wir ein Meeting planen. Produktanforderungsdokumente (PRDs) definieren das Benutzerproblem, das beabsichtigte Ergebnis und die Einschränkungen. Entwurfsdokumente machen architektonische Grenzen, Kompromisse, Fehlermodi, Migrationen und Rollouts explizit. Menschen lesen und hinterfragen das Denken asynchron; sobald der Kontext geteilt ist, löst eine kurze Diskussion im Büro oder eine Whiteboard-Sitzung normalerweise die verbleibenden Fragen schnell.

Wir optimieren für Hebelwirkung. Ingenieure wählen die KI-Tools, die für sie funktionieren, unterstützt durch klaren Ticketkontext, fokussierte Branches, automatisierte Tests und KI-Überprüfungen vor der menschlichen Überprüfung. Wir investieren auch in Beobachtbarkeit, Migrationstools, automatisierte Wiederherstellung und Handbücher, damit die wiederkehrende Produktwartung nicht davon abhängt, dass sich jemand an einen manuellen Schritt erinnert.

Der Ingenieur, der eine Änderung ausliefert, ist dafür in der Produktion verantwortlich. Wenn etwas kaputt geht, führen Sie die Behebung.

Wir suchen jemanden, der:

• Systemsoftware gebaut hat. Sie haben persönlich schwierige Produktionssysteme in Bereichen wie Netzwerken, Speicherung, Laufzeiten, Datenbanken, verteiltem Rechnen oder Inferenz entworfen und implementiert.
• Linux tief versteht. Sie können über Prozesse, Planung, virtuellen Speicher, I/O, Netzwerk und Isolation nachdenken und das Verhalten bis zum Kernel untersuchen, wenn nötig.
• Vor dem Optimieren misst. Sie bilden Hypothesen, verwenden Profiling und Tracing und können sowohl den Engpass als auch die gemessene Wirkung Ihrer Änderungen erklären.
• Vorsichtig über Fehler nachdenkt. Sie verstehen Nebenläufigkeit, Wiederherstellung, Ressourcenkonkurrenz und die Kompromisse zwischen Leistung, Zuverlässigkeit und Komplexität.
• Technische Neugier verfolgt. Sie untersuchen unbekannte Systeme unabhängig und möchten verstehen, warum sie sich so verhalten, wie sie es tun.
• Deutlich kommuniziert und Verantwortung übernimmt. Sie erklären Kompromisse, machen Unsicherheiten sichtbar, liefern Änderungen aus und betreiben sie in der Produktion.

Erfahrungen mit eBPF, RDMA, vertraulichem Computing, Beschleunigerinfrastruktur oder systembezogenen Open-Source-Projekten sind besonders relevant. Sie benötigen nicht jede Spezialität. Ihr Hintergrund könnte Cloud-Anbieter, Netzwerkunternehmen, Datenbankteams, HPC oder Handelsinfrastruktur umfassen. Wir schätzen nachgewiesene Ingenieurtiefe, auch durch selbstgesteuerte Arbeiten und umfangreiche Open-Source-Beiträge. Dies ist eine erfahrene Rolle für individuelle Mitwirkende; kein bestimmter Abschluss ist erforderlich.

Dies ist eine erfahrene Rolle für individuelle Mitwirkende. Sie sollten in der Lage sein, ein unbekanntes Problem unabhängig zu untersuchen, eine Lösung zu entwerfen, sie auszuliefern und sie in der Produktion zu betreiben. Wir erwarten im Allgemeinen, dass dieses Urteil aus mindestens drei bis sechs Jahren Vollzeiterfahrung in der Arbeit an Produktionssystemen stammt.