Principal Software Engineer- MLops

Job expired!

Compañía: Salesforce

Categoría del Puesto: Ingeniería de Software

Sobre Salesforce

Bienvenido a Salesforce, la Compañía del Cliente, liderando el futuro de los negocios con IA, Datos y CRM. Inspirados por nuestros valores fundamentales, ayudamos a las empresas de diversas industrias a forjar nuevos caminos y mejorar la conexión con los clientes. Te empoderamos para ser un Trailblazer, impulsando el rendimiento, el crecimiento profesional y la mejora global. Si crees en utilizar los negocios como una plataforma para el cambio positivo, has llegado al lugar indicado.

Tu Impacto

Como Ingeniero de Software Principal en MLOps, tendrás un papel crucial en el diseño y la ejecución de herramientas de infraestructura y plataforma basadas en la nube, críticas para los componentes impulsados por datos y aprendizaje automático. Tus responsabilidades incluyen optimizar el rendimiento del sistema, la escalabilidad y la arquitectura, mientras mejoras las metodologías de desarrollo y las herramientas para el equipo de I+D. También contribuirás significativamente a la construcción de plataformas de IA y al despliegue de componentes y servicios de MLOps.

Con Quién Trabajarás

Únete al equipo de la Plataforma de IA de Salesforce, un grupo innovador que integra capacidades de IA en todos los productos de Salesforce. Nuestras soluciones de IA automatizan la entrada de datos, permiten el análisis predictivo y proporcionan información accionable sobre los clientes, mejorando la toma de decisiones y la precisión en las previsiones. Colaborarás con científicos de datos, ingenieros y analistas de crecimiento dentro del grupo de Salesforce Israel para impulsar la estrategia del producto a través de conocimientos basados en datos.

Responsabilidades

Impulsar la conceptualización e implementación de servicios compartidos de IA y Generative AI basados en la nube dentro de la Plataforma de IA de Salesforce, adhiriéndose a los principios y prácticas de MLOps.
Desarrollar una plataforma de aplicaciones integral para ingenieros y científicos de datos de Salesforce, enfocándose en los matices de MLOps.
Aprovechar las fortalezas arquitectónicas multiplataforma para crear servicios compartidos versátiles para diversas aplicaciones.
Participar en el desarrollo de soluciones de software de espectro completo, examinando las necesidades de información, el flujo del sistema, la utilización de datos y las dinámicas de procesos, siguiendo el ciclo de vida del desarrollo de software.
Centrarse en refinar una arquitectura de microservicios en expansión, soportando millones de solicitudes diarias.

Requisitos

Título o experiencia equivalente, con evaluación basada en competencias fundamentales como liderazgo extracurricular, experiencia militar, roles de voluntariado y experiencia laboral.
Al menos 10+ años en desarrollo de software, especializándose en ingeniería de IA y aprendizaje automático, reflejando un rol combinado de Científico de Datos e Ingeniero ML.
Experiencia práctica en la construcción, escalado y mantenimiento de sistemas distribuidos complejos a gran escala en el espacio SaaS B2B o B2C, con disponibilidad 24x7 para millones de usuarios.
Competencia en al menos un lenguaje orientado a objetos, compilado y de tipificación estática (ej. Java/Kotlin, Go, C++).
Habilidades ejemplares de ingeniería y fundamentos sólidos de comunicación integrados en tu trabajo.
Experiencia comprobada en la conducción de proyectos desde la concepción hasta el despliegue continuo en entornos en vivo, con un enfoque marcado en estrategias de MLOps.
Historial sólido en abordar desafíos de rendimiento y escalabilidad en sistemas centrados en datos.
Experiencia profunda con varios lenguajes de programación, más allá de Java y Python, relevantes para la Ingeniería de ML y MLOps.
Fuerte curiosidad y pasión por el aprendizaje rápido, esencial para mantenerse actualizado en el dominio en evolución de IA y MLOps.
Capacidad demostrada como mentor, promoviendo el éxito del equipo e individual a través de la colaboración.

Calificaciones Preferidas