Staff Software Engineer, MDLC

🕒 Abril 7

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

💵 $200.000 - $250.000 / ano

⏰ Tempo Integral

🔴 Especialista

🧑‍💻 Engenheiro Full-stack

🦅 Patrocina Visto H1B

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Domino Data Lab

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201 - 500 funcionários

Fundada em 2013

🤖 Inteligência Artificial

🏢 Corporativo

☁️ SaaS

💰 Series F em 2022-06

Artificial Intelligence • Enterprise • SaaS

A Domino Data Lab é uma empresa que capacita empresas impulsionadas por IA a construir e gerenciar IA em escala por meio de sua Plataforma de IA Empresarial. A plataforma oferece uma experiência integrada para desenvolvimento de modelos, MLOps, colaboração e governança, permitindo que empresas globais inovem em diversos setores. A Domino apoia o melhor desenvolvimento de medicamentos, agricultura produtiva e criação de produtos competitivos. Estabelecida em 2013 e apoiada por investidores notáveis como a Sequoia Capital e NVIDIA, a Domino permite que as empresas otimizem o uso da IA de forma eficaz.

Descrição

• Integrate model monitoring to provide a holistic view of deployment health and performance • Enhance tagging capabilities across Domino entities to improve discoverability and tracking • Expand LLM hosting capabilities to address customer needs for scale, performance, and logging • Innovate within our Domino Apps offering by incorporating feature requests from major customers

🎯 Requisitos

• Building Scalable Systems: Hands-on experience developing and managing high-performance back-end systems in distributed computing environments • Collaboration Across Teams: Working closely with cross-functional teams to integrate systems with front-end interfaces and third-party services • API Development: Designing and implementing secure, scalable APIs (e.g., RESTful APIs, gRPC) • Performance Optimization: Profiling and optimizing back-end performance, especially in cloud environments or with container technologies like Docker and Kubernetes. • Testing and CI/CD: Using robust testing frameworks (unit, integration, end-to-end) and setting up CI/CD pipelines • ML Model Deployment: Familiarity with model registries, versioning, and lifecycle management tools like MLflow or KubeFlow is a big plus • Distributed Computing: Experience with frameworks like Apache Spark, Azure ML, or SageMaker is a plus • Cloud Platforms: Proficiency with cloud providers (AWS, Azure, GCP) and deploying services in these environments • Back-End Development: Expertise in languages such as Python, Java, Scala, or Go

🏖️ Benefícios

• equity • company bonus • 401(k) plan • medical, dental, and vision benefits • wellness stipends