A
Staff Software Engineer, Platform Infrastructure (Foundations)
Anyscale · 📍 San Francisco or Palo Alto, CA · 🕒 vor 1 Tagen
📊 Lead
🌍 Remote
A
Customer Engineer
Gehalt
170.055 EUR / Jahr
Auf einen Blick
Customer Engineer für AI Infrastructure: Du supportest Enterprise Customers bei Ray/Anyscale Adoption, debuggst Distributed ML Infrastructure Issues und escalierst zu Engineering Teams.
💰 $130.000–190.000/Jahr
📊 Mid-Level
🕒 Vollzeit
🌍 Hybrid
🗺️ Americas
- 3+ Jahre Customer-Facing Technical Role
- ML Engineering oder Distributed Infrastructure Erfahrung
- Exzellente Communication Skills
Python
Machine-Learning
Kubernetes
AWS/GCP/Azure
Distributed-Systems
Customer-Support
Technical-Writing
✅ Geeignet für
- ML Engineers, die zu Customer-Facing Rollen wechseln möchten
- Solutions Architects mit Technical Hands-On Neigung
- DevOps/Infrastructure Engineers mit Support Interesse
🚫 Weniger geeignet
- Pure Kundenservice-Background ohne Technical Depth
- Solo Contributors ohne Mentorship/Cross-Functional Skills
- Kandidaten mit Low Ownership Mindset
💡 Gut zu wissen
- Follow-the-Sun Support bedeutet 24/7 Rotations — EMEA/Americas/APAC Overlap erforderlich
- Customer Issues sind oft Forschungs-Abenteuer: Debugging verteilte Systeme in Produktion ist komplex
- Ray ist schnell-iterierend: Neue Features/Breaking Changes regelmäßig — Continuous Learning Mindset nötig
- Eskalation zu eng mit Ray Core Team — Technical Credibility mit Engineers wichtig
Über das Unternehmen
Anyscale demokratisiert Distributed Computing mit Ray und baut die beste Plattform zum Ausführen von Ray in Production. Mit 250+ Millionen Dollar Finanzierung von Andreessen Horowitz, NEA und Addition unterstützt Anyscale OpenAI, Uber, Spotify, Instacart, Cruise und weitere Companies mit Distributed Computing Infrastructure für AI Applications.
Deine Aufgaben
- Customer Issues auflösen und erfolgreiche Adoption von Anyscale Platform unterstützen
- Technischer Advisor und Internal Champion für Key Customers sein
- Customer Issues End-to-End besitzen: Troubleshooting, Triaging, Escalations und Auflösung
- Follow-the-Sun Customer Support Model mit hoher Priorität-Ticketauflösung beitreten
- Open Customer Bugs und Feature Requests tracken zur Priorisierung
- Internal Tools, Documentation und Best-Practice Playbooks verbessern basierend auf Customer Patterns
- Feedback Cross-Funktional mit Product und Engineering Teams geben für Product Experience Improvements
- Starke Beziehungen mit technischen Stakeholdern innerhalb von Customer Accounts bauen
Deine Voraussetzungen
- 3+ Jahre in Customer-Facing Technical Role in dynamic, fast-paced Startup-Umgebung
- Starke Organizational Skills und Fähigkeit, Multiple Customer Needs gleichzeitig zu managen
- EINES davon: Proficiency als ML Engineer in Data Pipelines (Training, Fine-Tuning, Inference/Serving von LLMs) ODER Experience mit Distributed ML Infrastructure auf Major Clouds (AWS/EKS, GCP/GKE, Azure/AKS)
- Exzellente Communication und Interpersonal Skills
- Starker Sense of Ownership, Self-Motivation und Eagerness zu lernen
- Willingness zu Upleveling von Peer Knowledge durch Mentorship und Training