Principal Software Engineer- MLops

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Entreprise : Salesforce

Catégorie d'emploi : Ingénierie Logicielle

À propos de Salesforce

Bienvenue chez Salesforce, l'entreprise centrée sur le client, qui façonne l'avenir des affaires avec l'IA, les données et le CRM. Inspirés par nos valeurs fondamentales, nous aidons les entreprises de divers secteurs à ouvrir de nouvelles voies et à renforcer la connexion avec leurs clients. Nous vous encourageons à devenir un Trailblazer, favorisant la performance, la croissance de carrière et l'amélioration globale. Si vous croyez en l'utilisation des affaires comme plateforme de changement positif, vous êtes au bon endroit.

Votre impact

En tant qu'ingénieur logiciel principal en MLOps, vous jouerez un rôle crucial dans la conception et l'exécution des infrastructures et outils de plateforme basés sur le cloud, essentiels pour les composants basés sur les données et l'apprentissage automatique. Vos responsabilités incluent l'optimisation des performances du système, de l'évolutivité et de l'architecture tout en améliorant les méthodologies de développement et les outils pour l'équipe R&D. Vous contribuerez également de manière significative à la construction de plateformes d'IA et au déploiement des composants et services MLOps.

Avec qui vous travaillerez

Rejoignez l'équipe de la plateforme AI de Salesforce, un groupe pionnier qui intègre les capacités d'IA dans tous les produits Salesforce. Nos solutions d'IA automatisent la saisie des données, permettent une analyse prédictive et offrent des informations exploitables sur les clients, améliorant la prise de décision et la précision des prévisions. Vous collaborerez avec des data scientists, des ingénieurs et des analystes de croissance au sein du groupe Salesforce Israël pour orienter la stratégie produit grâce à des informations basées sur les données.

Responsabilités

  • Diriger la conceptualisation et la mise en œuvre de services partagés basés sur l'IA et l'IA générative dans la plateforme AI de Salesforce, en respectant les principes et les pratiques de MLOps.
  • Développer une plateforme d'application complète pour les ingénieurs et data scientists de Salesforce, en se concentrant sur les nuances de MLOps.
  • Utiliser les forces architecturales multiplateformes pour créer des services partagés polyvalents pour diverses applications.
  • S'engager dans le développement de solutions logicielles à spectre complet, en examinant les besoins en informations, le flux des systèmes, l'utilisation des données et la dynamique des processus, suivant le cycle de vie du développement logiciel.
  • Se concentrer sur l'affinement d'une architecture de microservices en expansion, soutenant des millions de requêtes quotidiennes.

Qualifications requises

  • Diplôme ou expérience équivalente, avec une évaluation basée sur des compétences de base telles que le leadership extrascolaire, l'expérience militaire, les rôles bénévoles et l'expérience professionnelle.
  • Au moins 10+ ans dans le développement logiciel, spécialisé en ingénierie de l'IA et de l'apprentissage automatique, reflétant un rôle combiné de data scientist et d'ingénieur ML.
  • Expérience pratique dans la construction, la mise à l'échelle et la maintenance de systèmes distribués complexes à grande échelle dans l'espace SaaS B2B ou B2C, avec une disponibilité 24x7 pour des millions d'utilisateurs.
  • Maîtrise d'au moins un langage orienté objet, compilé, et typé statiquement (par ex., Java/Kotlin, Go, C++).
  • Compétences d'ingénierie exemplaires et des bases solides en communication intégrées dans votre travail.
  • Expérience avérée dans la conduite de projets de la conception au déploiement continu dans des environnements en direct, avec un focus sur les stratégies MLOps.
  • Historique solide dans la résolution des défis de performance et de mise à l'échelle dans les systèmes centrés sur les données.
  • Expérience approfondie avec plusieurs langages de programmation, au-delà de Java et Python, pertinents pour l'ingénierie ML et MLOps.
  • Grande curiosité et passion pour l'apprentissage rapide, essentiels pour rester à jour dans le domaine en évolution de l'IA