Principal ML Platform Engineer - vaga remota

A empresa Synthesia está com uma vaga aberta de Principal ML Platform Engineer: nível de liderança, com responsabilidade sobre uma equipe ou sobre uma área inteira. A posição fica na área de TI e programação e é totalmente remota. A empresa contrata candidatos que estejam na Europa.

O anúncio destaca Machine Learning, então a experiência com essa ferramenta é o que vai pesar.

A empresa não publicou nenhum valor, isso é acertado na entrevista. O anúncio não impõe condição nenhuma de horário.

Esta vaga passou por uma verificação automática: anúncios que exigem autorização de trabalho estrangeira, patrocínio de visto, uma nacionalidade específica ou residência em um país indicado não entram na lista.

O Synthesia, uma plataforma de vídeo de IA pioneira, atende mais de 90% da Fortune 100. Fundada em 2017, a empresa tem presença em Londres e em toda a Europa e Estados Unidos.

Com a IA transformando o cenário de negócios e comunicação, a Synthesia se concentra em melhorar o conteúdo visual e o desenvolvimento de habilidades empresariais, visando otimizar a colaboração e o sucesso nas organizações.

Após uma recente rodada de financiamento da Série E, a Synthesia assegurou US$ 200 milhões, elevando sua avaliação para US$ 4 bilhões. A empresa arrecadou mais de US$ 530 milhões de investidores líderes como Accel, NVentures (braço VC da Nvidia), Kleiner Perkins, GV e Evantic Capital, bem como fundadores e operadores de Stripe, Datadog, Miro e Webflow.

Estamos procurando um Engenheiro Principal para se juntar à equipe da Plataforma ML da Synthesia.

Nossa equipe trabalha e gerencia a infraestrutura que permite que equipes de pesquisa e produtos treinem, sirvam e implantem modelos generativos de forma eficiente. Isso envolve o desenvolvimento de ferramentas de pesquisa, sistemas de produção e interfaces de usuário que integram esses componentes. Uma parte significativa da nossa missão é tornar esses sistemas mais automatizados e orientados para agentes, garantindo que os fluxos de trabalho possam funcionar de forma confiável com intervenção manual mínima.

Procuramos um engenheiro versátil com uma perspectiva de sistemas:

- Alguém que pode trabalhar perfeitamente em infraestrutura, sistemas de infraestrutura e ferramentas, e que tem experiência prática com sistemas ML. - Este papel não é apenas sobre engenharia ML; estamos particularmente interessados em indivíduos que compreendem profundamente a confiabilidade, escalabilidade, desempenho e eficiência de recursos em ambientes de produção complexos. - Este é um papel prático e impactante com responsabilidade significativa. Você ajudará a moldar a evolução da nossa plataforma ML à medida que escalamos o número de modelos, cargas de trabalho, ferramentas e equipes que dependem dela.

O que você vai fazer:

- Projete e melhore os sistemas de plataforma que suportam treinamento de modelo, avaliação e serviço de produção. - Construa infraestrutura e ferramentas para garantir que as cargas de trabalho ML sejam mais confiáveis, escaláveis e econômicas. - Desenvolver ferramentas internas e fluxos de trabalho que sejam fáceis de operar e adequados para automação. - Trabalhe na arquitetura por trás da implantação, serviço e operação de modelos em ambientes de pesquisa e produtos. - Melhorar como programamos, monitoramos e depuramos cargas de trabalho em execução em GPUs e infraestrutura na nuvem. - Desenvolver ferramentas internas e abstrações que reduzam a sobrecarga operacional para pesquisadores e engenheiros. - Impulsionar melhorias na observação, automação, confiabilidade e experiência do desenvolvedor. - Colaborar estreitamente com pesquisadores e engenheiros de produtos para identificar pontos de dor e transformá-los em capacidades robustas de plataforma. - Contribuir para a direção técnica e tomar decisões arquitetônicas práticas à medida que a plataforma cresce.

Você vai prosperar neste papel se você tem:

- Extensa experiência construindo ou operando sistemas de produção com foco em confiabilidade, escalabilidade e manutenção. - Uma mentalidade de sistemas: você naturalmente pensa em gargalos, modos de falha, interfaces, uso de recursos e operacionalidade de longo prazo. - Experiência prática sólida com infraestrutura de nuvem, Linux e automação de infraestrutura. - Experiência com Kubernetes e gestão de cargas de trabalho distribuídas na produção. - Fortes habilidades de codificação, preferencialmente em Python ou idiomas similares usados para sistemas de infraestrutura e ferramentas. - Forte julgamento sobre onde a automação agrega valor e onde a supervisão humana é crucial. - Experimente construir plataformas internas, ferramentas de desenvolvimento ou abstrações de infraestrutura usadas por outros engenheiros. - Conforto trabalhando em ambientes ambíguos e se apropriando de desafios técnicos abertos. - Uma abordagem pragmática: você prioriza resolver bem o problema certo e evitar o excesso de engenharia.

Experiência relevante:

- Infraestrutura operacional ML ou sistemas de serviço de modelo em produção. - Apoio à investigação ou a cargas de trabalho intensivas de dados. - Trabalhar com sistemas baseados em GPU ou outra infraestrutura sensível ao desempenho. - Experiência com observação e depuração em sistemas distribuídos. - Familiaridade com Terraform, Datadog, GitHub Actions ou ferramentas semelhantes.

Prestações complementares:

- Experiência de construção de ferramentas internas agentic ou LLM. - Experiência com sistemas de orquestração de fluxo de trabalho como o Temporal. - Experiência de trabalho no cruzamento de pesquisa e engenharia de produção. - Familiaridade com desafios de otimização de desempenho, agendamento ou alocação de recursos. - Experimente a construção de ferramentas leves de produto ou de desenvolvimento.