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Beacon Venture Capital
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1 – 10 Mitarbeitende
FintechKünstliche Intelligenz
Beacon Venture Capital ist der vollständig im Besitz befindliche Corporate-Venture-Capital-Arm der Kasikornbank PLC, einer führenden Geschäftsbank in Thailand. Der 2016 gegründete Fonds investiert strategisch in Technologie-Start-ups von der Frühphase bis zur Wachstumsphase, mit einem Schwerpunkt auf Fintech. Zu den weiteren Investitionsbereichen gehören Unternehmen aus dem Bereich Consumer Lifestyle sowie Deep-Tech-Felder wie künstliche Intelligenz und Unternehmens-IT. Beacon Venture Capital startete mit einem Kapital von 30 Millionen US-Dollar und wuchs bis 2018 auf 135 Millionen US-Dollar.
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Stellen im Unternehmen

Staff Software Engineer, Cloud-Infrastruktur (Hybrid in San Carlos)

Leiten Sie die sichere AWS-Cloud-Infrastruktur und die Entwicklung der LLM-Plattform für die Luftfahrtsysteme von Beacon AI. Entwickeln Sie RAG-, Machine-Learning- und Datenpipeline-Infrastrukturen sowie Cloud-Betrieb in der Produktion.

USVereinigte StaatenCAKalifornien
224.000 $ – 260.000 $ / Jahr
HybridVollzeitLeadErforderliche Sprache: EnglischCloud-Ingenieur
AWSCloudDynamoDBPostgresPython

Beschreibung

  • Leiten Sie die Entwicklung der AWS-Basis und der LLM-Plattform von Beacon AI
  • Entwerfen, provisionieren, warten und betreiben Sie sichere, zuverlässige und skalierbare AWS-Infrastrukturen
  • Entwickeln Sie CI/CD-Pipelines und Tests für Anwendungen, Infrastrukturen und Machine-Learning-Workflows
  • Verwalten Sie sichere Netzwerke, IAM, KMS, Secrets Manager und Audit-Protokollierung
  • Betreiben Sie Modellendpunkte über AWS Bedrock und SageMaker
  • Entwickeln Sie Anwendungsdienste, die über APIs mit Streaming, Batch-Verarbeitung und Backoff auf LLMs zugreifen
  • Implementieren Sie Workflows für die Ausführung von Prompts und Tools mit LangChain oder vergleichbaren Frameworks
  • Entwerfen Sie Chunking-, Embedding-, Ingestion- und Verarbeitungspipelines für strukturierte, unstrukturierte, Zeitreihen- und Multimedia-Daten
  • Betreiben Sie Vektorsuche mit OpenSearch Serverless, Aurora PostgreSQL mit pgvector oder Pinecone
  • Erstellen und pflegen Sie Wissensdatenbanken und synchronisieren Sie Daten aus S3, Aurora, DynamoDB und externen Quellen
  • Erstellen Sie Evaluierungssysteme zur Messung von Qualität, Latenz, Regressionen, Telemetrie, Tokenverbrauch und Kosten
  • Implementieren Sie Schutzmechanismen, Rate Limiting, Fallbacks, Provider-Routing, PII-Erkennung, Schwärzung, Zugriffskontrollen, Inhaltsfilterung und Audit-Trails
  • Entwickeln Sie Datenpipelines mit Glue, Lake Formation, S3, Glacier, Athena und verwandten AWS-Services
  • Verwalten Sie Infrastrukturen, die über sichere Nachrichtenübermittlung, Identität und Over-the-Air-Updates mit Edge-Geräten verbunden sind
  • Arbeiten Sie mit Produkt- und Anwendungsteams zusammen, um Retrieval-Services, Embeddings und LLM-Ketten in nutzerorientierte Funktionen zu integrieren
  • Leisten Sie fortgeschrittene Fehleranalyse für Cloud- und Machine-Learning-Services
  • Verbessern Sie Retrieval-Qualität, Effizienz des Kontextfensters, Caching, Inferenz, Modellauswahl, Hardwareauswahl und Autoscaling
  • Verantworten Sie die Bereitstellung vom Systemdesign bis zum Produktionsbetrieb einschließlich Bereitschaftsdienst und kontinuierlicher Verbesserung

Anforderungen

  • Sie verfügen über mindestens 8 Jahre Berufserfahrung oder über einen einschlägigen Masterabschluss und 5 Jahre relevante Erfahrung
  • Sie haben Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Datenpipelines
  • Sie haben Cloud-Infrastrukturen mit Infrastructure-as-Code-Tools wie AWS CDK entworfen, bereitgestellt und gewartet
  • Sie haben zuverlässige CI/CD- und Testsysteme entwickelt
  • Sie haben LLM-gestützte Anwendungen in der Produktion bereitgestellt oder betrieben
  • Sie verstehen RAG-Architekturen, Prompt-Versionierung und die Orchestrierung von Ketten mit LangChain oder einem ähnlichen Framework
  • Sie verfügen über fundierte Kenntnisse von AWS-Services einschließlich VPC, IAM, KMS, CloudWatch, S3, ECS/EKS, Lambda, Step Functions, Bedrock und SageMaker
  • Sie haben Ingestion- und Transformationspipelines in Python entwickelt
  • Sie sind mit Glue, Athena, EventBridge und SQS vertraut
  • Sie verstehen Zugriffsrechte nach dem Least-Privilege-Prinzip, Geheimnisverwaltung, Netzwerkisolierung und Compliance-Praktiken
  • Sie haben quantitative Evaluierungen, A/B-Tests und Live-Betriebsmetriken eingesetzt
  • Sie sind eine US-Person
  • Sie sind gesetzlich berechtigt, in den Vereinigten Staaten zu arbeiten
  • Sie können ohne Unterstützung bei der Beantragung oder Übertragung eines Arbeitsvisums arbeiten
  • Sie sind bereit, in die San Francisco Bay Area zu ziehen oder dort zu arbeiten
  • Sie können mindestens drei Tage pro Woche vor Ort in San Carlos, Kalifornien, arbeiten

Zusatzleistungen

  • Das Unternehmen übernimmt 100 % der medizinischen Versicherungsbeiträge für Mitarbeitende und 25 % der Beiträge für Angehörige
  • Drei Wochen bezahlter Urlaub
  • Mindestens 13 bezahlte gesetzliche oder unternehmensweite Feiertage
  • 401(k)-Plan wird angeboten
  • Beteiligung am Unternehmen wird angeboten
  • An den übrigen Tagen des hybriden Arbeitsmodells ist Remote-Arbeit möglich

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