Software Engineer

🕒 vor 1 Monat

🇨🇦 Kanada – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🖥 Softwareentwickler

👻 Geisterscore 21%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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Fellow - AI Meeting Assistant

WebsiteLinkedInAlle Stellen

51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2017

🤖 Künstliche Intelligenz

☁️ SaaS

🏢 Unternehmen

💰 €24.000.000 Series A im 2021-11

Artificial Intelligence • SaaS • Enterprise

Fellow ist ein KI-Meeting-Assistent und eine sichere Notizplattform, die Meetings über Zoom, Google Meet, Microsoft Teams, Slack Huddles und persönliche Sitzungen aufzeichnet, transkribiert und zusammenfasst. Mit einem Datenschutz-First-Ansatz gebaut, legt Fellow Wert auf Sicherheit und Governance auf Unternehmensniveau (SOC 2 Typ II, HIPAA, GDPR), trainiert seine KI niemals mit Kundendaten und bietet detaillierte Kontrollen wie rollenbasierter Zugriff, Null-Tage-Aufbewahrung, MNPI-Redaktion und prüfbereite Audit-Logs für regulierte Branchen. Das Produkt beinhaltet einen KI-Agenten (AskFellow), um Meeting-Einblicke zu liefern, Nachfassaktionen und Dokumente zu generieren und CRM- sowie Projekt-Tool-Updates zu automatisieren; es zentralisiert Aufzeichnungen und integriert über 50 Werkzeuge (Salesforce, HubSpot, Asana, Jira, Notion, Slack usw. ). Fellow ist für Unternehmen und regulierte Teams – Finanzen, Recht, Gesundheitswesen – positioniert, die eine sichere, zentralisierte Meeting-Intelligenz suchen.

Beschreibung

• Build and evolve services that capture, ingest, and process meeting audio, video, metadata, and real-time events • Design reliable systems across changing network conditions, platform behaviour, permissions, media formats, and third-party APIs • Develop tooling and observability to detect, diagnose, reproduce, and resolve complex recording failures • Own features and systems through technical design, implementation, rollout, monitoring, and post-release iteration • Investigate production issues spanning services, infrastructure, media, and integrations • Collaborate with Product, SRE, Support, and engineering teams to turn real-world situations into platform improvements • Use AI coding agents and help create tools and practices that improve software development • Learn unfamiliar systems quickly and investigate difficult problems through to durable solutions

🎯 Anforderungen

• Experience building and operating production-critical systems where reliability, latency, throughput, or consistency materially affect user experience • Strong experience with Python or another modern backend language • Ability to become productive quickly in an unfamiliar codebase • Strong judgment balancing delivery speed, system reliability, technical debt, and long-term platform investment • Track record of owning software through rollout, observability, production support, and real-world iteration • Deep practical use of AI coding agents such as Claude Code, Cursor, Codex, or similar tools • Track record of developing agentic workflows, tools, or practices that materially improve software development • Clear communication and effective collaboration across Engineering, Product, SRE, Support, and other functions • Willingness to share knowledge and help teammates solve difficult problems • Nice to have: experience with real-time media, audio/video processing, WebRTC, streaming systems, or latency-sensitive infrastructure • Nice to have: distributed job processing, event-driven systems, queues, or high-volume asynchronous workloads • Nice to have: FFmpeg, codecs, containers, transcoding, or synchronization • Nice to have: observability, incident response, or operational practices for complex production systems • Nice to have: Django, Python, GraphQL, Kubernetes, or cloud infrastructure • Nice to have: experience in a high-growth product company or startup environment • Candidates must be located in Canada

🏖️ Vorteile

• Remote-first work arrangement • Optional office space available in Ottawa, Montreal, and Toronto • Flexible collaboration supported by core hours from 10 a.m. to 4 p.m. Eastern Time • Equal employment opportunities • Accommodation during any stage of the recruitment process