Senior/Staff Software Engineer, Search & Retrieval Infrastructure

🕒 vor 3 Monaten

🇺🇸 Vereinigte Staaten – Remote

💵 $190.000 - $270.000 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🧑‍💻 Full-Stack-Entwickler

👻 Geisterscore 13%

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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Pinecone

WebsiteLinkedInAlle Stellen

51 - 200 Mitarbeiter

🤖 Künstliche Intelligenz

☁️ SaaS

🏢 Unternehmen

💰 €28.000.000 Series A im 2022-03

Artificial Intelligence • SaaS • Enterprise

Pinecone ist eine führende Wissensplattform, die sich auf die Erstellung präziser, sicherer und skalierbarer KI-Anwendungen unter Verwendung ihrer Vektordatenbank konzentriert. Das Unternehmen ist bekannt dafür, KI-Lösungen für führende Unternehmen wie Cisco zu unterstützen, indem es durch die Integration mit Google Cloud präzise und sichere Suchergebnisse ermöglicht. Pinecone bietet Werkzeuge zum Einbetten, Aktualisieren und Indizieren von Daten über eine benutzerfreundliche API, die verschiedene KI-Workloads wie multimodale Suche und Klassifikation unterstützt. Mit einem starken Engagement für Sicherheit und Compliance ist Pinecone SOC2 Typ II zertifiziert und HIPAA-konform, was es zu einer unternehmensreifen Lösung macht, die vollständig in großen Clouds wie AWS, Azure und GCP verwaltet wird.

Beschreibung

• Design and build scalable platform components leveraging advanced retrieval via query planning, semantic and hybrid search, metadata-aware search, and LLM generation • Design and build optimized indexing pipelines for structured and unstructured data • Build backend services for semantic and hybrid retrieval, knowledge graph construction, and retrieval orchestration • Improve retrieval quality through evaluation and observability frameworks • Design APIs for internal and external user and agentic consumers • Optimize latency, throughput and cost across large-scale inference and retrieval workloads • Drive technical direction for reliability and security

🎯 Anforderungen

• Proven track record (typically 6+ years) of shipping production-grade backends for large-scale systems • Comfortable building high-throughput indexing pipelines that handle both the messy world of unstructured data and the rigid world of structured schemas. • Direct experience (or deep theoretical knowledge) in semantic search, vector databases, hybrid retrieval strategies, or with traditional search engines like Elastic or OpenSearch. • Understanding the nuances of Retrieval-Augmented Generation (RAG) patterns, from embedding pipelines and hybrid search techniques to how query planning and metadata filtering can make or break an LLM's performance. • Expert in at least one major language like Go, Rust, C++, Java, or Python. • Familiarity and experience with modern infrastructure tools, such as Kubernetes, cloud-native architectures, and observability frameworks, as well as infrastructure-as-code tools like Terraform or Pulumi. • Comfortable in a high-growth environment.

🏖️ Vorteile

• Comprehensive health coverage including medical, dental, vision, and mental health resources • 401(k) Plan • Equity award • Flexible time off • Paid parental leave • Annual Company Retreat • WFH Equipment Stipend