LogoFresh Jobs Ahead
Unity
Unity
5.001 – 10.000 Mitarbeitende
Sponsor für H1B-VisumBeratungFertigungMarketing
Unity entwickelt Tools und Dienste für die Erstellung von Spielen, Anwendungen und immersiven Echtzeit-3D-Erlebnissen. Die Plattform umfasst Unity Engine für die plattformübergreifende Erstellung von Inhalten, Unity Cloud für Entwicklungsabläufe und Unity Grow für die Nutzergewinnung und Monetarisierung von Spielen. Unity unterstützt Kreative und Teams aus der Spielebranche sowie aus Unternehmensbereichen wie der Fertigung und verbindet dafür Grafiktechnologie, KI-Funktionen, Ressourcen für Entwickler, Community-Support und professionelle Schulungen, um interaktive Ideen in die Produktion zu bringen.
LinkedIn
Stellen im Unternehmen

Senior Engineer für Machine-Learning-Infrastruktur

Entwickle verteilte Trainingssysteme, Datenpipelines und Infrastruktur für die Modellbereitstellung bei Unity. Unterstütze die Game-Engine und die 3D-Erstellungsplattform des Unternehmens für Spiele und industrielle Anwendungen.

USVereinigte StaatenCAKalifornienWAWashington
140.700 $ – 232.300 $ / Jahr
Vor OrtVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischMachine-Learning-Ingenieur
AirflowAWSCloudGoogle Cloud PlatformGrafanaKafkaKubernetesPrometheusPythonPyTorchRaySparkVerteilte Systeme

Beschreibung

  • Erstelle und pflege Daten- und Feature-Pipelines für das Modelltraining und Experimente.
  • Entwickle und verbessere die Infrastruktur für verteiltes Training.
  • Betreibe mehrstufige Machine-Learning-Pipelines mit Workflow-Orchestrierungstools.
  • Unterstütze Modellbereitstellung und Deployment, damit Modelle zuverlässig vom Training in die Produktion gelangen.
  • Verbessere Reproduzierbarkeit und Zuverlässigkeit durch Monitoring, Warnmeldungen, Validierung von Datensätzen und Tests.
  • Leite Projekte im Verantwortungsbereich des Managements vom Entwurf bis zum Rollout.
  • Diagnostiziere ungewöhnliche oder inkonsistente Probleme in Pipelines und beim Training und leite aus wiederkehrenden Mustern Verbesserungen ab.
  • Erfülle kurzfristige Lieferanforderungen und entwickle zugleich die übergeordnete Ausrichtung der Plattform weiter.
  • Arbeite mit Machine-Learning-Engineers, Forschenden und Kolleginnen und Kollegen aus verschiedenen Teams zusammen.
  • Kommuniziere Fortschritte und Zielkonflikte an Managerinnen und Manager sowie Direktorinnen und Direktoren.
  • Passe dich wechselnden Teamprioritäten an, indem du neue Tools und Bereiche des Technologie-Stacks erlernst.

Anforderungen

  • Berufserfahrung mit dem Aufbau von Machine-Learning-Infrastruktur, Datenplattformen oder verteilten Systemen für den produktiven Einsatz.
  • Fundierte Python-Kenntnisse und Erfahrung mit datenintensiven Workloads.
  • Praktische Erfahrung mit Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch und Tools für verteiltes Computing wie Ray oder Spark.
  • Erfahrung mit Datenpipelines, Modelltrainings-Workflows oder großen Datensätzen außerhalb des akademischen Umfelds.
  • Fähigkeit, über den gesamten Machine-Learning-Stack hinweg zu arbeiten und sich schnell in unbekannte Tools und Systeme einzuarbeiten.
  • Geschick darin, Muster in mehrdeutigen oder inkonsistenten Problemen zu erkennen und in konkrete technische Anforderungen zu übersetzen.
  • Klare Kommunikation und Zusammenarbeit mit Kolleginnen und Kollegen, Führungskräften und Partnerteams.
  • Bachelorabschluss in Informatik, Machine Learning, Systemtechnik oder einem verwandten Fachgebiet oder gleichwertige praktische Erfahrung.
  • Berufliche Sprachkompetenz in gesprochenem und geschriebenem Englisch.
  • Von Vorteil: Erfahrung mit Kubernetes und Cloud-Infrastruktur wie GCP oder AWS.
  • Von Vorteil: Vertrautheit mit Observability-Tools wie Prometheus oder Grafana.
  • Von Vorteil: Erfahrung mit Workflow-Orchestrierungssystemen wie Airflow oder Prefect.
  • Von Vorteil: Erfahrung mit Frameworks zur Modellbereitstellung wie Triton, KServe oder Ray Serve.
  • Von Vorteil: Einblicke in Datenplattformen für große Datenmengen, darunter Data Lakes, Data Warehouses und Streaming-Systeme wie Kafka.
  • Von Vorteil: Vertrautheit mit Feature Stores oder Experimentierplattformen.

Zusatzleistungen

  • Kranken-, Lebens- und Berufsunfähigkeitsversicherung.
  • Zuschuss für den Arbeitsweg.
  • Beteiligung am Unternehmen durch Aktien.
  • Altersvorsorge und Rentenpläne.
  • Urlaubstage und persönliche freie Tage.
  • Elternzeit und Programme zur Unterstützung bei der Betreuung von Angehörigen.
  • Essen und Snacks im Büro.
  • Programme und Unterstützung für psychische Gesundheit und Wohlbefinden.
  • Mitarbeitendennetzwerke.
  • Globales Mitarbeiterunterstützungsprogramm.
  • Schulungs- und Weiterbildungsprogramme.
  • Freiwilligenarbeit und Spendenverdopplung.
  • Aktienzuteilungen.
  • Teilnahme an betrieblichen Anreizprogrammen, einschließlich jährlicher freiwilliger Boni oder Verkaufsprovisionen.

Ähnliche Stellen

CrowdStrike

Senior Engineer für Cloud-Authentifizierung

CrowdStrike
5.001 – 10.000 Mitarbeitende
Sponsor für H1B-VisumCybersicherheitKünstliche IntelligenzSaaS
USVereinigte StaatenCAKalifornien
140.000 $ – 215.000 $ / Jahr
HybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischCloud-Ingenieur
AWSCloudCybersicherheitElasticsearchGoGoogle Cloud PlatformGraphQLKafkaOpen SourcePostgresRedisVerteilte Systeme

Entwickle Backend-Dienste für Authentifizierung und Autorisierung auf der globalen Cybersicherheitsplattform von CrowdStrike. Skaliere verteilte Cloud-Systeme, die täglich Billionen von Autorisierungsentscheidungen verarbeiten.

Öffnen