Senior Backend Engineer, Real-Time Bidding

🕒 il y a 2 mois

🇺🇸 États-Unis – Télétravail

💵 $180 000 - $190 000 / an

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

🔙 Ingénieur Back-end

🦅 Parrain de Visa H1B

Cette entreprise a parrainé des visas H1B par le passé.

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Trellis

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11 - 50 employés

Fondée en 2019

🤝 B2B

💳 Fintech

☁️ SaaS

💰 Venture Round - Trellis Technologies en 2023-04

B2B • Fintech • SaaS

<Trellis> Trellis simplifie l’assurance en rencontrant les consommateurs là où ils se trouvent et en les aidant à trouver l'assurance personnelle qui leur convient. L'entreprise propose des solutions d'assurance numériques intégrées pour les partenaires, les assureurs et les consommateurs — notamment Trellis Connect (une solution de pré-remplissage de données avec l'autorisation du consommateur pour les comptes personnels IARD) et Savvy (une plateforme intégrée tout-en-un pour comparer et acheter une assurance de biens et de responsabilité civile personnelle, y compris des agents agréés). Trellis vise les fintechs, les institutions financières et les assureurs pour fournir des expériences d'assurance omnicanales alignées sur la marque.

Description

• Collaborate closely with business stakeholders and other engineers to deliver impactful solutions. • Integrate services and product features with databases (Cloud SQL, Redis) and messaging queues (Pub/Sub). • Contribute to the development of our MLOps tools for ML models. • Build and optimize large-scale data processing pipelines for feature extraction and data transformation using BigQuery and Dataflow. • Train, evaluate, deploy, and monitor machine learning models on Vertex AI to improve bidding performance. • Stay fast and focused, balancing speed, performance, and scalability to deliver impact.

🎯 Exigences

• A minimum of 5 years of professional software engineering experience, demonstrating progressive growth and significant hands-on expertise in backend systems development and machine learning engineering • Strong proficiency in Python. Experience with FastAPI is a plus. • Deep understanding and practical experience with Google Cloud Platform (GCP) • Exposure to the end-to-end machine learning lifecycle: data preprocessing, feature engineering, model training, evaluation, deployment, and monitoring in production. • Experience with MLOps principles and practices. • Familiarity with containerization and orchestration (Docker, Kubernetes). • A “get it done” mindset with the ability to make pragmatic decisions balancing speed, performance, technical debt, and scalability. • Strong communication and collaboration skills.

🏖️ Avantages

• Flexible vacation (yes, *actually* flexible) • 100% employer-paid health insurance for employees • Home office budget to create your perfect setup • Wellness programming, because balance matters • 401(k) and HSA contributions, FSAs, bonuses & equity opportunities • Paid parental leave