Senior Backend Engineer – AI Platform

Stelle nicht auf LinkedIn

🕒 vor 7 Monaten

🇺🇸 Vereinigte Staaten – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🔙 Backend-Entwickler

👻 Geisterscore 50%

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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Virtasant

WebsiteLinkedInAlle Stellen

51 - 200 Mitarbeiter

💼 Beratung

🏢 Unternehmen

🤝 B2B

Consulting • Enterprise • B2B

Virtasant ist ein Unternehmen für Cloud-Dienstleistungen und -Optimierung, das Unternehmen dabei unterstützt, auf öffentliche Cloud-Plattformen zu migrieren, diese zu verwalten und darauf aufzubauen. Sie kombinieren eine proprietäre Automatisierungsplattform mit Managed Services und FinOps-Expertise, um Cloud-Kosten zu senken (nach eigenen Angaben eine durchschnittliche Einsparung von über 50%), unterstützen Cloud FinOps-Programme und bieten ergebnisorientierte Engagements statt stunden- oder platzbasierter Abrechnung. Virtasant bietet auch Anleitung für KI im Unternehmensbereich und arbeitet mit führenden Cloud-Anbietern (AWS, Google Cloud, Azure) zusammen, um Migrationen, Optimierungen und durchgängige verwaltete Betriebsabläufe bereitzustellen.

Beschreibung

• Design and build backend-heavy platform features for our platform • Productionalise AI-enabled capabilities (e.g. anomaly detection, recommendations, agent-based workflows) • Implement AI thoughtfully across the entire SDLC - prototyping, testing, iteration, and deployment • Collaborate closely with Product to turn vision into shipped features • Identify blockers early, communicate clearly, and iterate fast • Help shape engineering standards and patterns as the product matures • Design systems that support model evaluation, prompt/version management, and deterministic fallbacks to ensure AI-driven features are observable, testable, and production-safe • Build AI features with explicit evaluation criteria, feedback loops, and guardrails (accuracy, latency, cost, and explainability) so models improve predictably over time • Success in the first 6–12 months looks like: 2+ production-ready features shipped. Tangible progress towards operating as a smart intelligence platform. Clear, repeatable engineering patterns for AI-enabled development. Utilize lightweight but rigorous AI engineering practices (evaluation harnesses, rollout strategies, and rollback mechanisms) that allow the platform to scale AI features safely and repeatedly.

🎯 Anforderungen

• 8+ years professional software engineering experience • Strong backend engineering background (full-stack a plus, not required) • Hands-on experience building on AWS • Strong proficiency in Python (Java/C++ acceptable as secondary languages) • Demonstrated experience using AI in real production systems (not just experimentation - clear, repeatable patterns) • Comfortable working in ambiguity with product-led direction • Ability to architect backend services that support asynchronous workflows, event-driven pipelines, and AI agents that operate over time rather than single request/response cycles • Comfort articulating why certain AI approaches were not used, including trade-offs around latency, explainability, data availability, or long-term maintainability.

🏖️ Vorteile

• High ownership • Product focus • AI-First • Opportunity to own and shape technical delivery at scale • Exposure to broader cloud optimisation and consulting initiatives over time