Software Engineer 6 – Feature Infrastructure

🕒 il y a 2 jours

🇺🇸 États-Unis – Télétravail

💵 $600 000 - $1 066 000 / an

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

🧑‍💻 Développeur Full-Stack

👻 Score fantôme 0%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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10 000+ employés

Fondée en 1997

📱 Médias

👥 B2C

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Netflix est une entreprise mondiale de divertissement en streaming et un producteur de contenu dont la mission déclarée est "de divertir le monde". Elle opère une plateforme d'abonnement grand public offrant des séries TV, des films et des programmes originaux à la demande, tout en gérant un site de recrutement public mettant en avant la culture, l'inclusion et les aménagements de recrutement. Le texte fourni souligne l'accent mis par Netflix sur le recrutement de talents à l'échelle mondiale, ses pages sur le milieu de travail et la culture, ainsi que ses documents employeurs destinés au public.

Description

• 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

🎯 Exigences

• 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

🏖️ Avantages

• 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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