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REG. 2082266

Engenheiro de Confiabilidade de Site (SRE)

Thinking Machines Lab Inc.

Engenheiro de SRE em San Francisco; empresa com 5 aprovações de LCA nos últimos 12 meses.

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Descrição da vaga

Tradução automática do anúncio original do empregador.

<div class="content-intro"><p data-pm-slice="1 1 []"> A missão do Laboratório de Máquinas de Pensar é capacitar a humanidade através do avanço da inteligência geral colaborativa. Estamos construindo um futuro onde todos têm acesso ao conhecimento e ferramentas para fazer a IA funcionar para suas necessidades e objetivos únicos. <p>Somos cientistas, engenheiros e construtores que criaram alguns dos produtos de IA mais usados, incluindo ChatGPT e Character.ai, modelos de pesos abertos como Mistral, bem como projetos populares de código aberto como PyTorch, OpenAI Gym, Fairseq e Segment Anything.</p></div><h3>Sobre Tinker</h3> <p>Tinker é nossa API de ajuste fino que capacita pesquisadores e desenvolvedores a personalizar a IA de fronteira às suas necessidades — abrindo acesso a capacidades que antes estavam concentradas em um punhado de laboratórios. Nós gerenciamos a infraestrutura ao mesmo tempo que permitimos à Tinkerers total flexibilidade no treinamento de modelos de pesos abertos com seus próprios dados, algoritmos e para suas próprias necessidades. A Tinker está rapidamente adicionando novos clientes, recursos e novos casos de uso. Estamos contratando para crescer a plataforma ao lado da comunidade Tinker.</p> <h3>Sobre o Papel</h3> <p>Estamos à procura de um Engenheiro de Confiabilidade do Site para conduzir a confiabilidade do Tinker de ponta a ponta. Você trabalhará ao lado dos engenheiros que constroem a plataforma e equipes de pesquisa para tornar cada camada do sistema mais robusta e resistente. <h3>O que você vai fazer</h3> <ul> <li> Definir e própria confiabilidade de ponta a ponta, desde fluxos CI/CD até observação da produção e resposta incidente.</li> Desenvolva objetivos de nível de serviço adequados para sistemas de treinamento distribuídos, balanceando a confiabilidade da conclusão do trabalho e programando latência com velocidade de desenvolvimento.</li> <li>Projete e implemente o monitoramento e a observação em toda a trajetória de treinamento.</li> <li> Ative a resposta de incidentes para problemas da plataforma Tinker, garantindo recuperação rápida, revisões minuciosas de incidentes e melhorias sistemáticas que previnem a recorrência.</li> <li> Endureça o isolamento de multilocatários e o agendamento de recursos para que o co-agendamento de carga baseado no LoRA maximize a utilização sem comprometer a confiabilidade ou a separação de dados</li> Colaborar com equipes de segurança para enfrentar vulnerabilidades de produção</li> </ul> <h3>Competências e Qualificações</h3> <p><forte>Qualificações mínimas:</forte></p> <ul> <li> Grau de bachelor ou experiência equivalente em ciência da computação, engenharia ou similar.</li> <li>Experiência em sistemas distribuídos, infraestrutura de nuvem ou engenharia de confiabilidade do site.</li> Software de gravação de eficiência para resolver problemas de confiabilidade, incluindo construção de ferramentas e automação.</li> <li>Experiência com resposta incidente de produção, postmortem e melhoria sistemática da confiabilidade.</li> Competências de comunicação fortes e histórico de coordenação entre equipes de engenharia e pesquisa. </ul> <p><forte> Qualificações preferenciais — encorajamo-lo a aplicar-se se encontrar algumas, mas não todas estas:</forte></p> <ul> <li> Serviços de nuvem de produção em escala (por exemplo, plataformas públicas de nuvem, serviços internos de nuvem)</li> <li> Antecedentes em quadros de treinamento distribuídos e como as falhas de infraestrutura superfiram no comportamento de treinamento.</li> <li> Sistemas de verificação e recuperação de registros de rastreamento para trabalhos distribuídos de longa duração.</li> <li>Expertise em Kubernetes em escala: implantação, operação, depuração e ajuste de clusters que lidam com cargas de trabalho heterogêneas da GPU.</li> </ul> <h3>Logística</h3> <ul> <li><forte>Localização:</forte> Este papel é baseado em São Francisco, Califórnia.</li> <li><forte>Compensação:</forte> Dependendo de antecedentes, habilidades e experiência, a faixa salarial anual esperada para esta posição é de $350,000 – $475.000 USD.</li> <li><forte>Visa patrocínio:</forte> Nós patrocinamos vistos. Embora não possamos garantir sucesso para cada candidato ou papel, se você é o ajuste certo, estamos comprometidos em trabalhar através do processo de visto juntos.</li> <li><forte>Benefícios:</forte> O Thinking Machines oferece benefícios de saúde, odontologia e visão generosos, PTO ilimitado, licença parental paga e apoio de relocação conforme necessário.</li> </ul><div class="content-conclusion"><p><em> Conforme estabelecido na política de igualdade de oportunidades de emprego das Máquinas de Pensar, não discriminamos com base em qualquer estatuto de grupo protegido ao abrigo de qualquer lei aplicável. </em></p> <p><em> O Laboratório de Máquinas de Pensar considerará para candidatos qualificados para o emprego com histórico criminal de uma forma consistente com os requisitos da lei de chance justa da Califórnia, a Portaria de chance justa de São Francisco, e qualquer outra lei ou lei de chance justa aplicável do estado ou local.</em></p></div>
Ver o texto original em inglês
<div class="content-intro"><p data-pm-slice="1 1 []">Thinking Machines Lab's mission is to empower humanity through advancing collaborative general intelligence. We're building a future where everyone has access to the knowledge and tools to make AI work for their unique needs and goals.&nbsp;</p> <p>We are scientists, engineers, and builders who’ve created some of the most widely used AI products, including ChatGPT and Character.ai, open-weights models like Mistral, as well as popular open source projects like PyTorch, OpenAI Gym, Fairseq, and Segment Anything.</p></div><h3>About Tinker</h3> <p>Tinker is our fine-tuning API that empowers researchers and developers to customize frontier AI to their needs — opening access to capabilities that have previously been concentrated in a handful of labs. We manage the infrastructure while allowing Tinkerers full flexibility in training open weights models with their own data, algorithms, and for their own needs. Tinker is rapidly adding new customers, features, and novel use-cases. We’re hiring to grow the platform alongside the Tinker community.</p> <h3>About the Role</h3> <p>We're looking for a Site Reliability Engineer to drive the reliability of Tinker end-to-end. You'll work alongside the engineers building the platform and research teams to make every layer of the system more robust and resilient.&nbsp;</p> <h3>What You’ll Do</h3> <ul> <li>Define and own end-to-end reliability, from CI/CD flows to production observability and incident response.</li> <li>Develop appropriate Service Level Objectives for distributed training systems, balancing job completion reliability and scheduling latency with development velocity.</li> <li>Design and implement monitoring and observability across the full training path.</li> <li>Drive incident response for Tinker platform issues, ensuring rapid recovery, thorough incident reviews, and systematic improvements that prevent recurrence.</li> <li>Harden multi-tenant isolation and resource scheduling so that LoRA-based workload co-scheduling maximizes utilization without compromising reliability or data separation</li> <li>Collaborate with security teams to address production vulnerabilities</li> </ul> <h3>Skills and Qualifications</h3> <p><strong>Minimum qualifications:</strong></p> <ul> <li>Bachelor's degree or equivalent experience in computer science, engineering, or similar.</li> <li>Experience in distributed systems, cloud infrastructure, or site reliability engineering.</li> <li>Proficiency writing software to solve reliability problems, including building tooling and automation.</li> <li>Experience with production incident response, postmortems, and systematic reliability improvement.</li> <li>Strong communication skills and track record of coordination across engineering and research teams.</li> </ul> <p><strong>Preferred qualifications — we encourage you to apply if you meet some but not all of these:</strong></p> <ul> <li>Deep experience operating production cloud services at scale (e.g., public cloud platforms, internal cloud services)</li> <li>Background in distributed training frameworks and how infrastructure failures surface in training behavior.</li> <li>Track record building checkpoint and recovery systems for long-running distributed jobs.</li> <li>Expertise in Kubernetes at scale: deploying, operating, debugging, and tuning clusters handling heterogeneous GPU workloads.</li> </ul> <h3>Logistics</h3> <ul> <li><strong>Location:</strong> This role is based in San Francisco, California.</li> <li><strong>Compensation:</strong> Depending on background, skills and experience, the expected annual salary range for this position is $350,000 – $475,000 USD.</li> <li><strong>Visa sponsorship:</strong> We sponsor visas. While we can't guarantee success for every candidate or role, if you're the right fit, we're committed to working through the visa process together.</li> <li><strong>Benefits:</strong> Thinking Machines offers generous health, dental, and vision benefits, unlimited PTO, paid parental leave, and relocation support as needed.</li> </ul><div class="content-conclusion"><p><em>As set forth in Thinking Machines' Equal Employment Opportunity policy, we do not discriminate on the basis of any protected group status under any applicable law. </em></p> <p><em>Thinking Machines Lab will consider for employment qualified applicants with criminal histories in a manner consistent with the requirements of the California Fair Chance Act, the San Francisco Fair Chance Ordinance, and any other applicable state or local fair chance ordinance or law.</em></p></div>
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