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Sponsor für H1B-VisumBeratungMarketingSaaS
Salesforce entwickelt cloudbasierte Software rund um eine Plattform für das Kundenbeziehungsmanagement, die Unternehmensdaten und Teams in einem integrierten, KI-gestützten System zusammenführt. Die Produkte unterstützen Vertriebs-, Kundenservice- und Marketingprozesse und richten sich an Unternehmen jeder Größe – von kleinen und mittleren Betrieben bis hin zu größeren Organisationen. Darüber hinaus bietet Salesforce branchenspezifische Lösungen, Lernressourcen über Trailhead und Apps im AppExchange, die den Funktionsumfang der CRM-Plattform erweitern.
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Leitender Machine-Learning-Ingenieur

Gib die technische Richtung für sichere, skalierbare Machine-Learning-Pipelines bei Salesforce vor, einschließlich automatisierter Neutrainierung und MLOps. Bringe generative KI-Lösungen und Agenten-Workflows in den Produktivbetrieb, um Sicherheit und Compliance zu stärken.

USVereinigte StaatenCAKalifornienWAWashington
172.500 $ – 260.100 $ / Jahr
Vor OrtVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischMachine-Learning-Ingenieur
AirflowApacheDockerKubernetesPythonPyTorchSparkTensorFlow

Beschreibung

  • Gib die technische Richtung für die Machine-Learning-Strategie vor.
  • Leite die Entwicklung von Machine-Learning-Pipelines, einschließlich automatisierter Neutrainierung und Optimierung von Kosten und Leistung.
  • Verantworte ein Portfolio von Machine-Learning-Pipelines für Sicherheit und Compliance.
  • Entwickle Infrastructure as Code, CI/CD-Pipelines und MLOps-Automatisierung.
  • Überwache Modellleistung, Datenqualität, Systemzustand und Modelldrift.
  • Arbeite mit den Teams für Data Science, Data Engineering, Forschung und Produktmanagement zusammen.
  • Gestalte Engineering-Praktiken für Machine Learning.
  • Fördere Nachwuchsingenieurinnen und -ingenieure im Bereich Machine Learning.
  • Bringe generative KI-Lösungen und Agenten-Workflows in den Produktivbetrieb, um die Sicherheit und Resilienz des Unternehmens und seiner Kunden zu verbessern.

Anforderungen

  • Du hast einen Master- oder Promotionsabschluss in einem quantitativen Fachgebiet.
  • Du verfügst über mindestens sechs Jahre Erfahrung mit dem gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Systemen mit mehreren Modellen – vom Entwurf und der Entwicklung bis zur Bereitstellung im großen Maßstab.
  • Du kennst dich sehr gut mit Docker aus und hast praktische Erfahrung mit Kubernetes und Apache Airflow zur Workflow-Orchestrierung.
  • Du beherrschst Python ausgezeichnet.
  • Du bist versiert im Umgang mit TensorFlow und PyTorch.
  • Du wendest bewährte Praktiken der Softwareentwicklung an.
  • Du hast Erfahrung mit MLOps, einschließlich CI/CD-Pipelines, Tests und der Überwachung der Modellleistung.
  • Du hast Erfahrung mit Feature Engineering und Feature Stores.
  • Du hast umfangreiche Erfahrung mit der Entwicklung und dem produktiven Einsatz generativer KI-Lösungen.
  • Du bringst Fachkenntnisse in Infrastructure as Code, Monitoring-Tools, Spark und Snowflake mit.
  • Du hast Erfahrung mit der Entwicklung von Richtlinien für ML-Governance und der Einhaltung von Datenschutz- und Datensicherheitsvorschriften.
  • Du hast Machine-Learning-Initiativen mit bedeutenden, messbaren Geschäftsergebnissen geleitet.
  • Du arbeitest effektiv mit Data-Science-, Platform-Engineering-, Forschungs- und Produktteams zusammen.
  • Fortgeschrittene Kenntnisse in Natural Language Processing (NLP) sind von Vorteil.
  • Forschungserfahrung oder die Zusammenarbeit mit Machine-Learning-Forschungsteams ist von Vorteil.
  • Erfahrung in der Betreuung und Förderung anderer ist von Vorteil.
  • Veröffentlichungen oder Patente in quantitativen Fachgebieten sind von Vorteil.

Zusatzleistungen

  • Freizeitprogramme
  • Krankenversicherung
  • Zahnversicherung
  • Sehhilfenversicherung
  • Unterstützung für die psychische Gesundheit
  • Bezahlter Elternurlaub
  • Lebensversicherung
  • Berufsunfähigkeitsversicherung
  • 401(k)-Altersvorsorge
  • Programm zum Kauf von Unternehmensaktien für Mitarbeitende
  • Für bestimmte Positionen kann eine leistungsabhängige Vergütung verfügbar sein
  • Für bestimmte Positionen können Unternehmensanteile verfügbar sein

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