Site Reliability Engineer (AI)

remote-job.net Job-Zusammenfassung:

💶 Gehalt:	keine Angabe
⏰ Wöchentliche Arbeitszeit:	Vollzeit
🔍 Empfohlene Erfahrung:	Senior
🎓 Empfohlene Ausbildung:	keine Angabe
📋 Hauptaufgaben:	Sicherstellung der Zuverlässigkeit und Performance produktiver KI‑Systeme. Refactoring und Härtung der Codebasis zur Verbesserung von Observability und Resilienz. Entwicklung von Monitoring‑ und Debugging‑Lösungen sowie Produktionssetzung von Modellen.
✅ Hauptvoraussetzungen:	Mehrjährige Erfahrung mit verteilten Systemen und Produktionsumgebungen (SRE/Reliability Engineering). Praxis in Kubernetes, Datenbank‑Schichten und Performance‑Optimierung. Erfahrung mit Observability/Monitoring, Debugging und Zusammenarbeit mit ML‑Teams.
🏭 Branche:	Cybersecurity

Über das Unternehmen

MixMode ist ein führender Anbieter von KI-gestützten Cybersicherheitslösungen in großem Maßstab und verfolgt einen patentierten, kontextbewussten Third‑Wave‑KI‑Ansatz, der sich automatisch an dynamische Umgebungen anpasst.

Die MixMode‑Plattform bietet selbstüberwachende, Echtzeit‑Bedrohungserkennung für bekannte und unbekannte Bedrohungen in Cloud-, Hybrid‑ und On‑Premise‑Umgebungen. Große Organisationen mit umfangreichen Datenlasten – einschließlich Unternehmen, kritischer Infrastrukturen sowie US‑Regierungsstellen – vertrauen MixMode. Das Unternehmen hat seinen Hauptsitz in Santa Barbara, Kalifornien und wird von PSG und Entrada Ventures unterstützt.

Aufgaben

• Verantwortung für Zuverlässigkeit, Performance und Betriebszustand produktiver KI‑Systeme übernehmen.
• Refactoring und Härtung der existierenden KI‑Codebasis zur Verbesserung von Observability, Wartbarkeit und Resilienz.
• Diagnose und Behebung von Problemen in verteilten Systemen (Latenz, Durchsatz, Datenpipelines, Ressourcenauslastung).
• Entwurf und Implementierung von Monitoring-, Alerting‑ und Debugging‑Tools für hochverfügbare Services.
• Zusammenarbeit mit Forschern und ML‑Ingenieuren zur Produktionsreife und Skalierung von Modellen.
• Einführung von Best Practices für Testing, Deployment und Kapazitätsplanung.

Voraussetzungen

• Nachgewiesene Erfahrung im Bereich Software Reliability/Distributed Systems mit Fokus auf Zuverlässigkeit, Performance und Skalierbarkeit.
• Tiefes Verständnis bestehender verteilter Services über Anwendungs-, Datenbank‑ und Kubernetes‑Schichten.
• Erfahrung mit Observability‑Tools, Monitoring, Alerting und Debugging für Produktionssysteme.
• Kompetenz in Diagnose und Optimierung von Latenz, Durchsatz und Ressourcennutzung.
• Erfahrungen in der Zusammenarbeit mit ML‑Forschungsteams und Produktionssetzung von Modellen.

Benefits

keine Angabe