Senior Backend Engineer – AI Platform

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 7 mois

🇺🇸 États-Unis – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

🔙 Ingénieur Back-end

👻 Score fantôme 47%

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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Virtasant

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51 - 200 employés

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Virtasant est une entreprise spécialisée dans les services et l'optimisation du cloud qui aide les entreprises à migrer vers, gérer et développer sur des plateformes cloud publiques. Ils combinent une plateforme d'automatisation propriétaire avec des services managés et une expertise en FinOps pour réduire les coûts du cloud (prétendant des économies moyennes de plus de 50%), soutenir les programmes Cloud FinOps, et fournir des engagements basés sur les résultats plutôt que sur la facturation horaire ou par utilisateur. Virtasant offre également des conseils en IA pour les entreprises et collabore avec les principaux fournisseurs de cloud (AWS, Google Cloud, Azure) pour fournir des services de migration, d'optimisation et des opérations managées 24/7.

Description

• 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.

🎯 Exigences

• 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.

🏖️ Avantages

• 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

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