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201 – 500 Mitarbeitende
Sponsor für H1B-VisumKünstliche IntelligenzSaaSUnternehmen
LILT ist ein Unternehmen für künstliche Intelligenz und SaaS, das mehrsprachige Lokalisierungstechnologie für Unternehmen, Organisationen des öffentlichen Sektors und KI-Entwickler entwickelt. Die Plattform kombiniert kontextbezogene KI-Modelle mit fachkundiger menschlicher Prüfung, um sichere, markenkonforme Übersetzungen und lokalisierte Inhalte in mehr als 100 Sprachen zu erstellen. LILT unterstützt außerdem das Training individueller Modelle, kontinuierliche Verbesserungen, das Management von Lokalisierungsprojekten, native Integrationen sowie On-Premises- und Air-Gap-Bereitstellungen.
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Staff Full-Stack-Engineer für interne Tools bei LILT (Hybrid, Vereinigte Staaten)

Leite die Entwicklung interner Plattformen, die LILTs KI-Benchmarking und Übersetzungsabläufe unterstützen. Die Rolle umfasst Workforce-Tools, Datenpipelines, Automatisierung, APIs und Produktionsinfrastruktur.

USVereinigte Staaten
190.000 $ – 230.000 $ / Jahr
HybridVollzeitLeadErforderliche Sprache: EnglischFull-Stack-IngenieurSoftwareentwickler
DockerGoJavaPostgresPythonReactTerraformTypeScript

Beschreibung

  • Entwickle und betreibe interne Plattformen für LILTs Applied-AI-Benchmarking-Abläufe
  • Arbeite mit Forschenden und TPMs zusammen, um Anforderungen an Benchmarks und Datenqualität in fokussierte technische Konzepte zu überführen
  • Leite Workforce-Management-Tools für externe Mitwirkende, einschließlich Prüfung, Assessments, Qualitätskontrolle, Zahlungs- und Lieferverfolgung, Roster sowie Reporting-Exporten
  • Gestalte die Architektur und die langfristige technische Strategie für die Plattform und ihre Services
  • Verbessere IAA- und Audioqualitäts-Pipelines durch Ausreißererkennung, ASR-Sidecars, LLM-gestützte Qualitätskontrolle und Audio-Scoring
  • Erstelle und liefere Module, die Benchmarking- und Prüfungsabläufe mit dem mehrstufigen Review-Prozess verbinden
  • Verwalte die Bereitstellung von API-Schlüsseln und Systeme zur Steuerung von Nutzungsbudgets
  • Entwickle Self-Service-ChatOps-Abläufe für Engineers und Mitwirkende
  • Stärke Hintergrund-Worker und Auftragsverarbeitungssysteme für einen zuverlässigen Betrieb
  • Etabliere Standards für Tests, CI/CD, Deployment, Infrastructure as Code und Release-Automatisierung
  • Verbessere die Engineering-Qualität durch Reviews, Designdokumentation, Mentoring und technische Führung

Anforderungen

  • Mindestens fünf Jahre Berufserfahrung in der Full-Stack-Softwareentwicklung
  • Nachgewiesene Verantwortung für Produktionssysteme vom Entwurf bis zum Betrieb über mehrere Laufzeitumgebungen oder Programmiersprachen hinweg
  • Fortgeschrittene Erfahrung mit einem Python-Backend-Framework wie FastAPI, async SQLAlchemy und PostgreSQL
  • Berufserfahrung mit einer statisch typisierten Backend-Sprache wie Go oder Java
  • Fundierte Erfahrung mit React und TypeScript, einschließlich Komponentendesign, Zustandsverwaltung und modernen Datenabrufmustern
  • Erfahrung im Betrieb resilienter, idempotenter Hintergrundauftrags- und Worker-Systeme
  • Erfahrung mit der Integration externer und plattforminterner APIs, einschließlich GitHub, OAuth/OIDC-SSO und eines LLM-Anbieters
  • Erfahrung in der Erstellung von Slack-Bots oder Bots für vergleichbare Chat-Plattformen mit geeigneten betrieblichen Schutzmaßnahmen
  • Fähigkeit, Code mit Konzepten aus angewandter Statistik oder maschinellem Lernen zu verstehen und zu erweitern
  • Praktische Kenntnisse in CI/CD, Docker, Helm, ArgoCD oder vergleichbaren GitOps-Lösungen sowie Terraform oder vergleichbaren Infrastructure-as-Code-Tools
  • Erfahrung bei der Diagnose und Reduzierung des Speicherwachstums nativer Bibliotheken in langlebigen Python-Workern durch sicheres Recycling von Prozessen
  • Erfahrung im Aufbau und in der Verantwortung für interne Plattformen für Teams außerhalb der Entwicklung
  • Zusätzliche Erfahrung mit Audio- oder Sprachpipelines, Datenlabeling oder Contributor-Workforce-Systemen, Übereinstimmungsmetriken, Benachrichtigungen und Zustellung, heterogenen Datenabstraktionen, ChatOps, rotierbarer Service-to-Service-JWT-Authentifizierung sowie Systemen über verschiedene Laufzeitumgebungen hinweg
  • Von Vorteil sind Erfahrungen mit LLM-as-Judge- oder LLM-basierten Review-Pipelines, OpenTelemetry, LLM-Gateway- oder Routing-Services sowie Datenexport- oder Reporting-Tools

Zusatzleistungen

  • Beteiligung am Eigenkapital
  • Möglichkeiten zur Zusammenarbeit mit globalen Teams
  • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung
  • Ein faires, inklusives und transparentes Einstellungsverfahren

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