工程负责人——LlamaIndex，旧金山混合办公
领导 LlamaIndex 的工程组织，构建让企业数据服务于 AI 应用的软件。 规划机器学习基础设施、API、模型服务和可靠的面向客户产品。
描述
- 通过明确优先级、职责归属和问责机制，领导并壮大工程组织。
- 与公司领导层合作，将客户需求转化为聚焦的产品路线图，并可靠地交付软件。
- 通过架构设计、代码评审、生产环境故障排查和关键实现工作，直接参与技术执行。
- 制定应用服务、API、数据管道和机器学习基础设施的技术方向。
- 与机器学习工程师和研究人员合作，开展模型训练、微调、评估和部署。
- 负责模型服务决策，统筹延迟、吞吐量、GPU 利用率、容量、可靠性和推理成本。
- 推进测试、可观测性、安全、事件响应和发布管理等工程实践。
- 招聘工程师，培养技术负责人和管理者，并营造直接沟通、客户导向和责任担当的文化。
任职要求
- 拥有领导 B2B SaaS 工程团队的经验，并交付和运营面向客户的产品。
- 拥有管理多个工程团队或技术领域的经验，其复杂度相当于一个 20 至 30 人的组织。
- 具备扎实的动手工程能力，包括生产环境编码、架构评审和复杂技术问题诊断。
- 具备模型服务和训练工作流的实践经验，包括微调、评估、部署和生产运营。
- 理解模型质量、延迟、吞吐量、GPU 资源、可靠性和成本之间的权衡。
- 具备扎实的后端开发、API、分布式系统和云基础设施背景。
- 在招聘和培养工程师、设定期望并提供建设性反馈方面有成功经验。
- 具备良好的产品判断力，能够在交付速度与正确性、可靠性和安全性之间取得平衡。
- 能够与技术团队、客户和公司领导层进行清晰的书面和口头沟通。
- 拥有在 A 至 C 轮融资阶段的初创公司中扩展工程组织的经验。
- 拥有文档处理、OCR、信息抽取、检索、索引或相关企业数据系统的经验。
- 拥有 LLM 或多模态模型、评估数据集和模型质量监控方面的经验。
- 拥有 GPU 基础设施、分布式训练、推理优化或模型服务框架方面的经验。
- 拥有构建开发者工具或 API 优先产品的经验。
- 拥有应对企业需求的经验，例如多租户、访问控制、可审计性和安全评审。
- 拥有培养工程经理的经验，同时能够持续深入参与技术执行。
- 能够每周至少三天在旧金山办公室工作。
- 在适用情况下，能够无需雇主赞助在美国工作。
福利待遇
- 股权
