Software Engineer 6 – Feature Infrastructure

🔥 10 horas atrás

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

💵 $600.000 - $1.066.000 / ano

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🧑‍💻 Engenheiro Full-stack

👻 Score fantasma 0%

O que significa: a chance de ninguém estar realmente contratando para esta vaga.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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Netflix

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10.000+ funcionários

Fundada em 1997

📱 Mídia

👥 B2C

Media • B2C

A Netflix é uma empresa global de entretenimento via streaming e produtora de conteúdo cuja missão declarada é "entreter o mundo". Ela opera uma plataforma de assinatura voltada para o consumidor que oferece programas de TV, filmes e programação original sob demanda, além de manter um site público de carreiras que enfatiza cultura, inclusão e acomodações de contratação. O texto fornecido destaca o foco da Netflix em recrutar talentos mundialmente, suas páginas de cultura e qualidade de vida no trabalho, e seus materiais para empregadores voltados para o público.

Descrição

• Build a next-generation ML data and feature platform to improve ML practitioner productivity • Enable ML practitioners to define and test ML features and labels while the platform handles computation, storage, and serving • Build a centralized feature and embedding store for sharing across ML domains • Collaborate with ML practitioners and domain experts to ensure high-quality features and labels • Work with the broader AI Platform organization to deliver a cohesive end-user experience • Design and build a near-real-time feature computation engine • Operate and manage feature computation pipelines and feature-serving infrastructure • Build and scale systems for performant data loading, transformation, and writing • Create frameworks to expedite new data availability for training and serving • Develop feature stores that enable feature discovery and sharing • Improve the productivity of ML practitioners by simplifying feature and label definition and access

🎯 Requisitos

• Experience in building ML or data infrastructure • Strong empathy and passion for providing a fantastic user experience to ML practitioners • Experience in building and operating 24/7 high-traffic and low-latency online applications • Experience with large-scale data processing frameworks such as Spark, Flink, and Kafka • Experience with data storage and serving technologies such as Iceberg and Cassandra • Experience in working with and optimizing Java and/or Python codebases • Experience with public clouds, especially AWS • Self-driven and highly motivated team player • Preferred: Experience in building and operating ML feature stores, such as Chronon • Preferred: Experience in building embedding-based retrieval systems • Preferred: Experience working with Notebooks such as Jupyter or Polynote

🏖️ Benefícios

• Health Plans • Mental Health support • 401(k) Retirement Plan with employer match • Stock Option Program • Disability Programs • Health Savings and Flexible Spending Accounts • Family-forming benefits • Life and Serious Injury Benefits • Paid leave of absence programs • Full-time hourly employees accrue 35 days annually for paid time off to be used for vacation, holidays, and sick paid time off • Full-time salaried employees are immediately entitled to flexible time off

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