Datenwissenschaftler, KI/ML

Datenwissenschaftler, KI/ML

Stellenbeschreibung:

Die heutigen komplexen, schnelllebigen Systeme sind zu einem Minenfeld von Zuverlässigkeitsrisiken geworden, die zu einem Ausfall führen können, der Millionen kostet und das Vertrauen der Kunden zerstört. Aus diesem Grund nutzen Hochverfügbarkeitsteams Gremlin, um Zuverlässigkeitsrisiken zu finden und zu beheben, bevor sie zu Vorfällen werden.

Die Gremlin Reliability Platform hilft Softwareteams dabei, ihre Systeme proaktiv auf häufige Zuverlässigkeitsrisiken zu überwachen und zu testen, Zuverlässigkeitsstandards zu erstellen und durchzusetzen und ihre Zuverlässigkeitspraktiken unternehmensweit zu automatisieren. Als Branchenführer im Bereich Chaos Engineering und Zuverlässigkeitstests arbeiten wir mit Hunderten der weltweit größten Organisationen zusammen, bei denen hohe Verfügbarkeit nicht verhandelbar ist.

Über die Rolle des Datenwissenschaftlers, KI/ML

Als Data Scientist, AI/ML bei Gremlin haben Sie die Möglichkeit, die Zuverlässigkeit des Internets insgesamt zu verbessern, indem Sie Millionen von Chaos-Engineering-Experimenten in automatisierte Fehleranalysen und -behebung umwandeln. Sie können Ihre Erfahrung im Bereich angewandtes maschinelles Lernen nutzen, um die Produktausrichtung zu bestimmen und komplexe technische Probleme zu lösen, die sich direkt auf unsere Kunden auswirken (von Fortune 500-Unternehmen bis hin zu kleineren Unternehmen). Sie arbeiten eng mit einem kleinen, talentierten Ingenieurteam zusammen, das sich auf Qualität, Lieferung und Vorhersehbarkeit konzentriert und den Schwerpunkt darauf legt, unseren Kunden ein großartiges Benutzererlebnis zu bieten.

In dieser Rolle können Sie:

• Analysieren Sie Gremlins proprietären Datensatz aus Millionen von Chaos-Engineering-Experimenten, um Fehlermuster, Grundursachen und Belastbarkeitssignale in komplexen verteilten Systemen zu identifizieren

• Vorschulung und Feinabstimmung von Modellen für maschinelles Lernen, die bei Chaos-Experimenten beobachtete Fehler automatisch erkennen, klassifizieren und erklären

• Erstellen Sie intelligente Systeme, die automatisierte Korrekturempfehlungen und schließlich eine Orchestrierung liefern, indem Sie aus historischen Experimentergebnissen und Systemverhalten lernen

• Entwickeln Sie skalierbare Datenpipelines und Feature-Stores, um große Mengen an Experimentdaten sowohl für das Modelltraining als auch für die Echtzeitinferenz zu verarbeiten, anzureichern und bereitzustellen

• Arbeiten Sie eng mit Plattformingenieuren und SREs zusammen, um KI-gesteuerte Fehleranalyse- und Behebungsfunktionen direkt in das Kernprodukt von Gremlin zu integrieren

• Wenden Sie fortschrittliche Techniken an, einschließlich Kausalinferenz, Graph ML, Zeitreihenmodellierung und Reinforcement Learning, um die Genauigkeit und Umsetzbarkeit der automatisierten Fehleranalyse kontinuierlich zu verbessern

• Übersetzen Sie Erkenntnisse aus Millionen von Chaos-Experimenten in KI-gestützte Funktionen, die Kunden dabei helfen, den Explosionsradius automatisch zu verstehen, Ursachen zu lokalisieren und die Wiederherstellung zu beschleunigen

• Erforschung und Produktion neuartiger ML-Ansätze, einschließlich kausaler KI und Agentensystemen, die rohe Chaos-Experimentdaten in automatisierte, zuverlässige Abhilfestrategien umwandeln

Wir erwarten von Ihnen:

• Erfahrung als selbstständiger und kollaborativer Problemlöser mit ausgeprägten Kommunikationsfähigkeiten

• Mehr als 5 Jahre Berufserfahrung in der Entwicklung und Produktion von maschinellem Lernen, idealerweise für verteilte Systeme, Infrastruktur oder DevOps- und SRE-Anwendungsfälle, mit insgesamt mehr Jahren Erfahrung in der Softwareentwicklung.

• Praktische Erfahrung mit Techniken wie Kausalinferenz, Graph ML, Zeitreihenmodellierung oder Reinforcement Learning

• Erleben Sie den Aufbau von Datenpipelines und Feature-Stores, die sowohl Offline-Training als auch Echtzeit-Inferenz unterstützen

• Erfahrung mit agilen Entwicklungsumgebungen und -praktiken

• Starker Befürworter und Praktiker von rigorosen Experimenten, Modellbewertungen und technischen Best Practices

• Komfort bei der Zusammenarbeit mit Plattformingenieuren und SREs, um Forschungsergebnisse in ausgelieferte Produktfunktionen umzusetzen

• Stark darin, mehrdeutige Probleme in konkrete Maßnahmen und Meilensteine herunterzubrechen

Bonuserfahrung:

• Erfahrung mit Chaos Engineering, Site Reliability Engineering oder verteilten Systemen

• Hintergrundinformationen zu agentenbasierten KI-Systemen oder groß angelegten kausalen Schlussfolgerungen in der Produktion

• Erleben Sie die Bereitstellung von MLOps-Tools wie Modellbereitstellung, Überwachung oder Feature-Store-Infrastruktur

• Arbeiten in Remote-First-Umgebungen

• War auf Abruf und nahm an einem Vorfallmanagementprogramm teil

*Die Stelle bietet keine Sponsoring-Anstellungsvorteile.

**Wenn Sie der Meinung sind, dass Sie nicht alle oben genannten Kriterien erfüllen, aber dennoch an der Stelle interessiert sind, bewerben Sie sich bitte. Niemand kreuzt jedes Kästchen an, wir suchen nach Kandidaten, die in einigen Bereichen besonders stark sind und in anderen ein gewisses Interesse und Fähigkeiten mitbringen.

Entschädigung

Wir gehen davon aus, dass die Gehaltsspanne für diese Position zwischen 220.000 und 290.000 US-Dollar liegt. Wir sind uns bewusst, dass das Gehalt je nach Erfahrungsgrad von Person zu Person unterschiedlich ist, und freuen uns über direkte Gespräche darüber. Das endgültige Angebot hängt von der Beurteilung der Fähigkeiten und Fertigkeiten eines Kandidaten sowie unserem Budget und unseren Marktdaten ab.

Gremlin bietet wettbewerbsfähige Gesamtvergütungspakete, darunter 401k Matching, Equity und andere Leistungen wie flexible Freizeit und bezahlte Betriebsferien.

Über Gremlin:

Gremlin ist ein Team aus Branchenveteranen und Menschen, die gerne voneinander lernen möchten. Wir setzen Maßstäbe für Zuverlässigkeit und statten führende Unternehmen mit der Denkweise und dem Fachwissen aus, die sie benötigen, um Zuverlässigkeitsverbesserungen voranzutreiben, die die Welt voranbringen. Wir werden von den Top-Investoren Index Ventures, Amplify Partners und Redpoint Ventures unterstützt. Unsere Kunden lieben uns und wir freuen uns, Partner für ihren Erfolg zu sein.

Was liegt uns am Herzen:

Wir kümmern uns um unsere Mitarbeiter

Menschen sind unser entscheidendes Unterscheidungsmerkmal. Das Unternehmen ist bestrebt, unsere Mitarbeiter mit Respekt, Empathie und Würde zu behandeln. Wir erwarten, dass unsere Mitarbeiter einander gleich behandeln. In beiden Fällen gehen wir von gutem Vorsatz aus. Alle sind bei Gremlin willkommen. Wir wissen, dass unsere Unterschiede uns stärker machen und dass unsere besten Ideen und Beiträge von jedem auf jeder Ebene kommen können.

Wir legen Wert auf Zusammenarbeit…

Quelle: Jobicy (https://jobicy.com/jobs/152746-data-scientist-ai-ml)