201 – 500 Darbinieki
Ražošanamethod products pbc ir ražošanas uzņēmums, kas koncentrējas uz mājsaimniecības un tīrīšanas līdzekļiem, kuri izstrādāti, domājot par ilgtspēju. Kā daļa no SC Johnson grupas uzņēmuma Lifestyle Brands tas ir saistīts ar tādiem zīmoliem kā Method, Mrs. Meyer’s Clean Day, Babyganics un Ecover. Uzņēmuma galvenā mītne atrodas Sanfrancisko, un tas darbojas Čikāgā un Eiropā, apvienojot produktu inovācijas ar atbildīgu uzņēmējdarbības praksi, kuras mērķis ir mazināt ietekmi uz vidi.
Tīmekļa programmatūras inženieris (uz līguma pamata) – attālināts darbs Amerikas Savienotajās Valstīs
Uz līguma pamata strādājošs full-stack inženieris, kas Method vajadzībām izstrādā mērogojamas tīmekļa lietotnes un mākslīgā intelekta iespējas, piegādājot produktus ciešā sadarbībā ar klientiem. Jūs nogādāsiet produktus no neskaidrām sākotnējām idejām līdz ražošanai, izmantojot mūsdienīgas tīmekļa, mākoņdatošanas un mākslīgā intelekta tehnoloģijas.
Apraksts
- Strādājiet tieši ar klientu komandām, lai definētu, noteiktu tvērumu un nogādātu full-stack produktus no neskaidriem uzdevumiem līdz ražošanai
- Izstrādājiet un ieviesiet mērogojamas tīmekļa lietotnes, izmantojot React, Next.js, TypeScript, mūsdienīgus backend ietvarus un mākoņplatformas
- Pārvērtiet mākslīgā intelekta koncepcijas ražošanai gatavās funkcijās, izmantojot lielos valodas modeļus, ar meklēšanu papildinātu ģenerēšanu, aģentiskas darbplūsmas un viedu automatizāciju
- Novērtējiet mākslīgā intelekta funkcijas un piemērojiet atbilstošus aizsargmehānismus, vienlaikus pārvaldot izmaksas un latentumu
- Izmantojiet mākslīgā intelekta atbalstītus izstrādes rīkus, lai paātrinātu piegādi, neapdraudot koda kvalitāti
- Izveidojiet infrastruktūru kā kodu un automatizētus izvietošanas konveijerus
- Izstrādājiet un uzturiet automatizētus testus, tostarp mākslīgā intelekta funkcionalitātes novērtēšanas ietvarus
- Pārskatiet kodu, veiciniet labāko inženierijas praksi un ievērojiet augstus kvalitātes standartus
- Vadiet tehnisko izpildi un mentorējiet gan klientu, gan iekšējās komandas
- Saskaņojiet piegādes gaidas ar ieinteresētajām pusēm, līdzsvarojot tvērumu, kvalitāti un ātrumu
- Sekojiet tīmekļa un mākslīgā intelekta tehnoloģiju attīstībai un identificējiet to praktiskas izmantošanas iespējas
Prasības
- Praktiska pieredze mākslīgā intelekta funkciju ieviešanā no prototipa līdz ražošanai, tostarp uzraudzībā, novērtēšanā un iterācijā ar reāliem lietotājiem (vēlama)
- Pieredze liela mēroga frontend arhitektūru, piemēram, mikrofrontend, monorepozitoriju un koplietojamu iekšējo bibliotēku, projektēšanā un pārvaldībā (vēlama)
- Pieredze CI/CD konveijeru un saistīto DevOps rīku uzturēšanā un pilnveidē (vēlama)
- Pieredze autentifikācijas sistēmu un aizsargātu lietotņu izstrādē (vēlama)
- Pieredze uzraudzības, žurnalēšanas, lietotņu drošības un mākslīgā intelekta novērojamības rīku izmantošanā (vēlama)
- Pieredze sarežģītu programmatūras sistēmu arhitektūras izstrādē (vēlama)
- Pieredze modeļu precizēšanā, destilēšanā vai citādā pielāgošanā, kā arī skaidrs redzējums par to, kad šīs pieejas ir piemērotākas par uzvedņu izmantošanu vai meklēšanu (vēlama)
- Spēja ērti strādāt neskaidrā vidē ar ātriem atgriezeniskās saites cikliem
- Vēlme un spēja vadīt saziņu ar projekta ieinteresētajām pusēm
- Spēja tehniskai un netehniskai auditorijai izskaidrot tehniskos ierobežojumus, kā arī mākslīgā intelekta iespējas un ierobežojumus