Software Engineer, ML Ops

O Dialpad - Pracuj Pięknie

Dialpad jest wiodącą, napędzaną sztuczną inteligencją platformą Customer Intelligence, która rewolucjonizuje sposób współpracy na świecie. Dysponując ponad 4 miliardami minut analiz rozmów i spotkań, Dialpad oferuje zintegrowane środowisko pracy łączące zaawansowane technologie AI, takie jak AI Contact Center, AI Sales, AI Voice, AI Meetings i AI Messaging. Zaufało nam ponad 30 000 marek na całym świecie, a Dialpad wykorzystuje analizy AI w czasie rzeczywistym do zwiększenia produktywności i satysfakcji klientów. Z silnym wsparciem od Google oraz znanych kapitalistów venture tacy jak ICONIQ i Andreessen Horowitz, nasza firma może pochwalić się przychodami przekraczającymi 200 mln dolarów rocznego dochodu ryczałtowego (ARR) i należy do najszybciej rozwijających się firm AI na świecie.

W sercu Dialpad, nasz zespół inżynierów AI ściśle współpracuje z zespołami Data Science, Telephony i Product Engineering, aby innowować Dobrą SI. W tej roli twoje kompetencje będą obejmować Inżynierię Systemów Rozproszonych, DevOps, MLOps oraz Inżynierię Danych, znacząco wpływając na nasze przełomowe produkty AI.

Jako inżynier oprogramowania specjalizujący się w MLOps, będziesz mieć odpowiedzialność za rozwój i utrzymanie własnego systemu inferencji ML Dialpad’a działającego niemal w czasie rzeczywistym. Ten rozległy system rozproszony został stworzony przy użyciu najnowocześniejszych technologii, takich jak Kubernetes, Redis, systemy komunikacji oparte na zdarzeniach, nowoczesny asynchroniczny Python oraz różne technologie Open Source. Twój wkład będzie kluczowy w doskonaleniu produktów AI Dialpad, zapewniających wyjątkową funkcjonalność naszym klientom.

To stanowisko oferuje elastyczność, aby być bazowanym w naszym biurze w Buenos Aires, Argentyna, lub pracować w pełni zdalnie w strefach czasowych od GMT-8 do GMT-3, raportując bezpośrednio do menedżera inżynierii AI.

Pierwsze 3 Miesiące:

• Zapoznanie się poprzez bezpośrednią współpracę z rówieśnikami i managerem, aby bezproblemowo zintegrować się z naszymi procesami.
• Zaangażowanie w nowoczesny asynchroniczny Python i inne języki programowania dostosowane do potrzeb naszego stosu technologicznego.
• Interakcja i wkład w Oprogramowanie Open Source, poprawiając projekty społecznościowe i wewnętrzne.

Pierwsze 6 Miesięcy:

• Aktywny udział w przeglądach kodu i proponowanie zaawansowań systemowych przez RFC.
• Wdrażanie kodu codziennie przy użyciu Google Cloud Platform, Kubernetes, Docker i systemów CI/CD.
• Adoptowanie nowych technologii i metodologii, aby utrzymać skalowalność i odporność naszych systemów.

Pierwsze 12 Miesięcy:

• Rozwój i zarządzanie wydajnymi potokami danych, przyjmowanie strategicznej odpowiedzialności za komponenty systemu.