Software Engineer 6 – Feature Infrastructure

🕒 vor 1 Tag

🇺🇸 Vereinigte Staaten – Remote

💵 $600.000 - $1.066.000 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🧑‍💻 Full-Stack-Entwickler

👻 Geisterscore 0%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.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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Netflix

WebsiteLinkedInAlle Stellen

10.000+ Mitarbeiter

Gegründet 1997

📱 Medien

👥 B2C

Media • B2C

Netflix ist ein globales Streaming-Unterhaltungsunternehmen und Inhaltsproduzent, dessen erklärte Mission es ist, „die Welt zu unterhalten“. Es betreibt eine verbraucherorientierte Abonnementplattform, die TV-Sendungen, Filme und Originalprogramme auf Abruf anbietet, und betreibt außerdem eine öffentliche Karriereseite, die den Schwerpunkt auf Kultur, Inklusion und Einstellungsanpassungen legt. Der bereitgestellte Text hebt hervor, dass Netflix weltweit Talente rekrutiert, seine Seiten zu Arbeitsleben und Kultur sowie seine öffentlich zugänglichen Arbeitgebermaterialien.

Beschreibung

• 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

🎯 Anforderungen

• 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

🏖️ Vorteile

• 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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