Staff ML Systems Engineer, Distributed Systems

Seattle, WA • Vor Ort • Lead • vor 11 Tagen
backend-developer Data Engineer Software Engineer
Gehalt 212.500 EUR / Jahr
Auf einen Blick

Staff-Level ML Systems Engineer für Aufbau verteilter Infrastruktur, die großskalige Machine-Learning-Workflows ermöglicht. Architektur und Implementierung von Datenpipelines und ML-Plattformen.

💰 ~$190.000–270.000/Jahr (geschätzt) 📊 Lead 🕒 Vollzeit 🌍 Vor Ort 🗺️ Americas
  • ML und verteilte Systeme Erfahrung
  • Python oder C++
  • Infrastruktur-Design
  • Großskalige Systeme
Machine Learning Distributed Systems

Gehalt geschätzt anhand Staff-level machine learning engineer with distributed systems expertise; mid-to-senior compensation typical for this level. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.

✅ Geeignet für
  • Senior ML Engineers mit Infrastruktur-Erfahrung
  • Distribuierte-Systeme-Spezialisten
  • Technische Führungspersonen
🚫 Weniger geeignet
  • Junior-Engineers ohne Infrastruktur-Erfahrung
  • Pure Data Scientists ohne Systeme-Hintergrund
  • Remote-only Worker
💡 Gut zu wissen
  • Dies ist eine Senior-Position mit technischer Führung
  • Erfordert umfangreiche Erfahrung mit großen Systemen
  • Standort ist Seattle, nicht Irvine

Über das Unternehmen

FieldAI baut verteilte Infrastruktur, die Machine-Learning-Workflows in großem Maßstab ermöglicht. Das Unternehmen kombiniert Forschung mit Felddeployment und arbeitet mit Teams weltweit zusammen.

Deine Aufgaben

  • Design und Aufbau skalierbarer verteilter Machine-Learning-Pipelines für Datenvorgabe, Modelltraining, Evaluierung und Post-Processing
  • Architektur verteilter Ausführungssysteme mit Parallelisierungsstrategien und Fehlertoleranz
  • Definition von architektonischen Mustern und Tools, die die ML-Plattform unterstützen
  • Zusammenarbeit mit ML-Teams zur Skalierung von Produktions-Workflows
  • Verbesserung der Infrastruktur und Werkzeuge für effiziente ML-Entwicklung

Deine Voraussetzungen

  • Umfangreiche Erfahrung in Machine Learning und verteilten Systemen
  • Starke Kenntnisse in Python, C++ oder Java
  • Verständnis für Infrastruktur-Design und Cloud-Systeme
  • Erfahrung mit Datenpipelines und ML-Workflows

Benefits

  • Staff-level Position mit Führungsverantwortung
  • Arbeit an führenden ML-Infrastruktur-Problemen
  • Großzügiges Gehaltspaket mit Eigenkapital