Senior Machine Learning Engineer (REMOTE)

SailPoint ist der Marktführer im Bereich Identitätssicherheit für Unternehmen in der Cloud. Unsere Lösungen zur Identitätssicherheit sichern und ermöglichen es Tausenden von Unternehmen weltweit, unseren Kunden unvergleichliche Sichtbarkeit über die gesamte digitale Belegschaft zu geben und sicherzustellen, dass die Mitarbeiter den richtigen Zugang haben, um ihre Arbeit zu erledigen – nicht mehr und nicht weniger. Basierend auf einer Grundlage von KI und ML bietet unsere Identity Security Cloud Platform das richtige Maß an Zugang zu den richtigen Identitäten und Ressourcen zur richtigen Zeit – angepasst an die Skalierung, Geschwindigkeit und sich ändernden Bedürfnisse des modernen Unternehmens in der Cloud.

Über die Rolle

Als Senior Machine Learning Engineer spielen Sie eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung, dem Aufbau und der Skalierung der KI-gestützten Fähigkeiten von SailPoint. Sie arbeiten an der Schnittstelle von KI-Innovation, Softwareentwicklung und Plattformarchitektur – und entwerfen robuste, produktionsreife ML-Systeme, die Kundeninsights und intelligente Automatisierung über unsere Identitätsplattform liefern. Sie leiten komplexe, end-to-end ML-Initiativen – von der Modellentwicklung und Experimentierung bis hin zu Bereitstellung, Überwachung und kontinuierlicher Verbesserung – während Sie die Evolution von SailPoints KI-Plattform, Datenpipelines und Standards für Modellgovernance vorantreiben.

Über das Team

Das KI-Team bei SailPoint wendet KI und Fachwissen an, um KI-Lösungen zu schaffen, die reale Probleme in der Identitätssicherheit lösen. Wir glauben, dass der Weg zum Erfolg über bedeutende Kundenergebnisse führt, und wir nutzen sowohl klassische ML- als auch aktuelle Innovationen in Generativer KI und Graph ML, um unsere Lösungen in die Kernproduktlinien von SailPoint zu bringen.

Verantwortlichkeiten

• Entwerfen, implementieren und optimieren Sie ML-Modelle (überwachtes, unüberwachtes und LLM-basiertes), die sowohl kundenorientierte als auch interne Produktfähigkeiten unterstützen.
• Übersetzen Sie KI-Forschung und experimentelle Prototypen in skalierbare, wartbare Produktionssysteme.
• Leiten Sie die technische Ausführung zur Verbesserung der Modellgenauigkeit, des Gleichgewichts zwischen Präzision/Rückruf und der Generalisierung über Kundendatensätze und Regionen hinweg.
• Tragen Sie zur Definition technischer Best Practices für ML-Engineering im gesamten KI-Team bei und nehmen Sie an Architektur- und Entwurfsdiskussionen teil.
• Arbeiten Sie mit Produkt- und Engineering-Teams zusammen, um wirkungsvolle KI-Funktionen zu planen, priorisieren und bereitzustellen, die mit den Geschäftszielen von SailPoint übereinstimmen.
• Arbeiten Sie funktionsübergreifend mit Architektur-, Plattform- und Analytikteams zusammen, um ML-Systeme nahtlos in das Ökosystem von SailPoint zu integrieren.
• Setzen Sie sich für verantwortungsvolle KI-Prinzipien ein und unterstützen Sie laufende Verbesserungen in der Modellgovernance, Erklärbarkeit und Fairness.
• Kommunizieren Sie technische Erkenntnisse klar, um ein gemeinsames Verständnis zwischen technischen und nicht-technischen Stakeholdern zu ermöglichen.

Anforderungen

• 5+ Jahre Berufserfahrung im Bereich Machine Learning Engineering, Softwareentwicklung oder einem verwandten technischen Bereich.
• Starke Programmierkenntnisse in Python und Kenntnisse in ML-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow oder scikit-learn.
• Nachweisliche Erfolge beim Aufbau und der Bereitstellung von ML-Modellen in Produktionsumgebungen (cloud-native Umgebungen bevorzugt).
• Solides Verständnis von Datenmodellierung, Merkmalsengineering und statistischer Analyse.
• Praktische Erfahrung mit Datenpipelines und ETL-Frameworks wie Spark, Airflow oder dbt.
• Kenntnisse in MLOps-Praktiken – Modellüberwachung, Retraining, CI/CD und Experimentverfolgung.
• Starkes Verständnis der Grundlagen der Softwareentwicklung: Testen, Modularisierung, Code-Überprüfung und Beobachtbarkeit.
• Exzellente Kommunikations- und Zusammenarbeitfähigkeiten; nachgewiesene Fähigkeit, effektiv in funktionsübergreifenden Teams zu arbeiten.

Bevorzugt

• Erfahrung mit LLM-basierten Lösungen, Embeddings oder retrieval-augmented generation (RAG).
• Verständnis von Identität, Sicherheit oder Unternehmens-SaaS-Systemen.
• Erfahrung in der Mitwirkung oder Erweiterung gemeinsamer ML-Infrastruktur oder Plattformkomponenten.

Fahrplan für den Erfolg

30 Tage

• Aufbau eines starken Verständnisses für die KI-Vision, Architektur und aktuellen ML-Initiativen von SailPoint.
• Erlernen der bestehenden Datenpipelines, Umgebungen und Modelleinsatz-Frameworks.
• Aufbau von Arbeitsbeziehungen zu wichtigen Partnern in den Bereichen KI, Plattform, DevOps und Produktteams.
• Überprüfung der aktuellen ML-Modelle, Datenflüsse und Überwachungssysteme zur Identifizierung von Optimierungsmöglichkeiten.
• Beitrag zu ersten Verbesserungen oder Fehlerbehebungen, um Vertrautheit mit Produktionsabläufen zu gewinnen.

90 Tage

• Beitrag zu mindestens einer end-to-end ML-Initiative oder Pilotprojekten, die Verbesserungen in Leistung, Zuverlässigkeit oder Skalierbarkeit unterstützen.
• Teilnahme an der Modellbewertung und -analyse, um Lücken, Randfälle oder Bereiche für Verbesserungen bei Funktionen und Daten zu identifizieren, um eine robuste Produktionsleistung zu unterstützen.
• Zusammenarbeit mit Stakeholdern zur Identifizierung von Möglichkeiten zur Verbesserung der Skalierbarkeit, Reduzierung technischer Schulden oder Verbesserung der ML-Fähigkeiten.

6 Monate

• Lieferung einer signifikanten Verbesserung der Leistung, Skalierbarkeit oder Zuverlässigkeit eines Kernprodukts der KI.
• Beitrag zum Design oder zur Verbesserung einer wiederverwendbaren ML-Komponente (z.B. Inferenzdienst, Feature Store oder Überwachungsframework).
• Anerkennung als wichtiger Beitragender und technischer Ansprechpartner für ML-Engineering innerhalb des KI-Teams.

1 Jahr

• Hilfe beim Aufbau einer robusten, skalierbaren ML-Grundlage über mehrere KI-Initiativen hinweg.
• Lieferung einer oder mehrerer hochwirksamer ML-Lösungen von der Idee bis zur Produktion.
• Mentoring und Förderung von Kollegen durch Zusammenarbeit und Wissensaustausch.

Leistungen und Vergütung variieren je nach Standort Ihrer Anstellung und Art Ihrer Anstellung bei SailPoint. Im Rahmen des Gesamtvergütungspakets kann diese Rolle für den SailPoint Corporate Bonus Plan oder eine rollenspezifische Provision sowie für eine mögliche Beteiligung am Eigenkapital in Frage kommen. SailPoint hat breite Gehaltsspannen für seine Rollen, um Variationen in Wissen, Fähigkeiten, Erfahrungen, Marktbedingungen und Standorten Rechnung zu tragen und um die unterschiedlichen Produkte, Branchen und Geschäftsbereiche von SailPoint widerzuspiegeln. Kandidaten werden typischerweise basierend auf den vorhergehenden Faktoren sowie der internen Peer-Gleichheit in die Spanne eingeordnet.

Leistungsübersicht

• Gesundheits- und Wellnessabdeckung: Medizinische, zahnärztliche und augenärztliche Versicherung
• Invaliditätsversicherung: Kurzzeit- und Langzeitinvalidität
• Lebensschutz: Lebensversicherung und Unfalltod & Verstümmelung (AD&D)
• Zusätzliche Lebensversicherungsoptionen: Ergänzende Lebensversicherung für Mitarbeiter, Ehepartner und Kinder
• Flexible Ausgabenabrechnungen für Gesundheits- und abhängige Pflege; flexible Ausgabenabrechnung mit begrenztem Zweck
• Finanzielle Sicherheit: 401(k) Spar- und Investitionsplan mit Unternehmensmatching
• Urlaubsansprüche: Flexible Urlaubsrichtlinie
• Feiertage: 8 bezahlte Feiertage jährlich
• Krankheitsurlaub
• Elternunterstützung: Bezahlter Elternurlaub
• Mitarbeiterhilfeprogramm (EAP) und Pflegeberater
• Freiwillige Leistungen: Rechtshilfe, kritische Erkrankungen, Unfälle, Krankenhausentschädigung und Haustierversicherungsoptionen
• Gesundheitssparkonto (HSA) mit Arbeitgeberbeitrag

Der Tech-Stack (falls zutreffend)

• Kernprogrammierung: SQL, Python, Shell/Bash, Go
• Cloud-Plattform: AWS (SageMaker, Bedrock)
• Daten: Snowflake, DBT, Kafka, Airflow, Feast
• Visualisierung: Tableau, Qlik
• CI/CD: Cloudbees, Jenkins

SailPoint ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet, und wir begrüßen alle qualifizierten Kandidaten, sich unserem Team anzuschließen. Alle qualifizierten Bewerber erhalten ohne Rücksicht auf Rasse, Farbe, Religion, Geschlecht, sexuelle Orientierung, Geschlechtsidentität, nationale Herkunft, Behinderung, geschützten Veteranenstatus oder eine andere Kategorie, die durch geltendes Recht geschützt ist, Berücksichtigung für eine Anstellung. Alternative Methoden zur Bewerbung um eine Anstellung stehen Personen zur Verfügung, die aufgrund einer Behinderung nicht in der Lage sind, eine Bewerbung über diese Website einzureichen. Kontaktieren Sie applicationassistance@sailpoint.com oder senden Sie eine Post an 11120 Four Points Dr, Suite 100, Austin, TX 78726, um über angemessene Vorkehrungen zu sprechen. Hinweis: Unsolizitierte Lebensläufe, die von Kandidaten oder Agenturen an diese E-Mail gesendet werden, werden nicht für aktuelle Stellenangebote bei SailPoint berücksichtigt.