LlamaIndex
LlamaIndex
1 – 10 Mga Empleyado
Artipisyal na intelihensiyaSaaS
Ang LlamaIndex ay isang kumpanya ng artificial intelligence at SaaS na gumagawa ng data framework para sa mga production-quality na application at agent na gumagamit ng malalaking language model. Tinutulungan ng mga tool at dokumentasyon nito ang mga developer na ikonekta ang mga language model sa iba’t ibang dataset, ayusin ang data ng user, at bumuo ng mahusay na AI software para sa aktuwal na paggamit.

Pinuno ng Engineering – LlamaIndex, Hybrid sa San Francisco

Pangunahan ang engineering organization ng LlamaIndex sa pagbuo ng software na ginagawang kapaki-pakinabang ang enterprise data para sa mga AI application. Hubugin ang ML infrastructure, API, model serving, at maaasahang produktong ginagamit ng mga customer.

Paglalarawan

  • Pangunahan at palaguin ang engineering organization sa pamamagitan ng pagtatakda ng mga priyoridad, pananagutan, at pagmamay-ari.
  • Makipagtulungan sa mga lider ng kumpanya upang gawing malinaw na roadmap ang mga pangangailangan ng customer at maihatid nang maaasahan ang software.
  • Aktibong mag-ambag sa architecture, code review, pag-troubleshoot sa produksyon, at mahahalagang gawain sa implementasyon.
  • Itakda ang teknikal na direksyon para sa application services, API, data pipeline, at machine learning infrastructure.
  • Makipagtulungan sa mga ML engineer at researcher sa model training, fine-tuning, evaluation, at deployment.
  • Pangasiwaan ang mga desisyon sa model serving tungkol sa latency, throughput, paggamit ng GPU, kapasidad, reliability, at inference cost.
  • Paunlarin ang engineering practices para sa testing, observability, seguridad, incident response, at release management.
  • Mag-recruit ng mga engineer, bumuo ng mga teknikal na lider at manager, at itaguyod ang direktang komunikasyon, customer focus, at pananagutan.

Mga Kinakailangan

  • Karanasan sa pamumuno ng engineering team sa B2B SaaS habang naghahatid at nagpapatakbo ng mga produktong ginagamit ng customer.
  • Karanasan sa pangangasiwa ng maraming engineering team o teknikal na domain na may pagiging kumplikadong katulad ng isang organisasyong may 20–30 katao.
  • Malakas na hands-on engineering ability, kabilang ang production coding, architecture review, at pagsusuri ng mga kumplikadong teknikal na isyu.
  • Praktikal na karanasan sa model serving at training workflow, kabilang ang fine-tuning, evaluation, deployment, at production operations.
  • Pag-unawa sa mga trade-off sa pagitan ng model quality, latency, throughput, GPU resources, reliability, at gastos.
  • Malakas na background sa backend development, API, distributed systems, at cloud infrastructure.
  • Napatunayang tagumpay sa pagkuha at pagpapaunlad ng mga engineer, pagtatakda ng inaasahan, at pagbibigay ng nakatutulong na feedback.
  • Mahusay na product judgment sa pagbabalanse ng bilis ng delivery sa correctness, reliability, at seguridad.
  • Malinaw na nakasulat at pasalitang komunikasyon sa mga teknikal na team, customer, at pamunuan ng kumpanya.
  • Karanasan sa pagpapalaki ng engineering sa isang Series A–C startup.
  • Karanasan sa document processing, OCR, extraction, retrieval, indexing, o mga kaugnay na enterprise-data system.
  • Karanasan sa LLM o multimodal model, evaluation dataset, at pagsubaybay sa kalidad ng modelo.
  • Karanasan sa GPU infrastructure, distributed training, inference optimization, o model-serving framework.
  • Karanasan sa pagbuo ng developer tool o API-first product.
  • Karanasan sa pagtugon sa mga pangangailangan ng enterprise gaya ng multi-tenancy, access control, auditability, at security review.
  • Karanasan sa pagpapaunlad ng engineering manager habang nananatiling malapit na kasangkot sa teknikal na pagpapatupad.
  • Kakayahang magtrabaho mula sa opisina sa San Francisco nang hindi bababa sa tatlong araw bawat linggo.
  • Kakayahang magtrabaho sa United States nang walang sponsorship, kung naaangkop.

Mga Benepisyo

  • Equity

Mga Kaugnay na Trabaho

Lambda

Tagapamahala ng Core Cloud Platform Engineering

Lambda

Pamahalaan ang pangkat na bumubuo ng pundasyong Kubernetes at distributed cloud services ng Lambda para sa imprastraktura ng AI. Saklaw ng tungkulin ang pagpapaunlad ng pangkat, paghahatid ng teknikal na gawain, pagiging maaasahan, at operasyon sa iba’t ibang rehiyon.

Buksan
Vercel

Direktor ng Engineering, Vercel para sa mga Platform

Vercel

Pangunahan ang engineering ng Vercel for Platforms upang matulungan ang mga kumpanya na bumuo ng nasusukat at multi-tenant na mga application sa Vercel. Gabayan ang estratehiya sa engineering, palaguin ang team, at palawakin ang platform.

Buksan
Cyderes

Senior na Tagapamahala ng Software Engineering sa Cyderes — Hybrid, Estados Unidos

Cyderes
501 – 1,000 Mga Empleyado
DepensaLogisticsPagkonsulta

Pangasiwaan ang isang distributed na engineering team na bumubuo ng cybersecurity portal ng Cyderes at nagsasama ng mga kakayahan ng MDR at Meridian. Pangunahan ang scalable na software development gamit ang React, AWS, at AI sa isang multi-tenant na platform.

Buksan
Zoox

Tagapamahala ng Engineering, Pag-optimize ng ML Performance sa Zoox

Zoox

Pangunahan ang pag-optimize ng machine learning performance para sa mga autonomous driving system ng Zoox. Gabayan ang scalable training, GPU acceleration, at low-latency inference sa mga robotics engineering team.

Buksan