H-1BGreen card em andamento para este cargo
REG. 2082275
Engenheiro de Software, Generalista de Sistemas
Thinking Machines Lab Inc.
- Local: San Francisco, CA
- Área: Tecnologia
- Visto provável: H-1B
- Vaga vista pela última vez em 18/07/2026
Engenheiro de software 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><h2>Sobre o Papel</h2>
Estamos procurando por engenheiros de infraestrutura e sistemas generalistas para ajudar a construir os sistemas que alimentam nossos modelos de fundação e as equipes internas de pesquisa e desenvolvimento de produtos para ser capaz de criar os modelos e enviar os produtos alimentados por nossos modelos.</p>
Você se juntará a uma pequena equipe de alto impacto responsável pela arquitetura e ampliação da infraestrutura principal por trás de tudo o que fazemos. Você trabalhará em toda a pilha técnica, resolvendo problemas complexos de sistemas distribuídos e construindo plataformas robustas e escaláveis.</p>
A infra-estrutura é fundamental para nós: é a rocha que permite cada avanço. Você trabalhará diretamente com pesquisadores para acelerar experimentos, melhorar a eficiência da infraestrutura e permitir insights fundamentais em nossos modelos, produtos e ativos de dados.</p>
<p><em> Nota: Este é um "papel sempre verde" que mantemos aberto numa base contínua para expressar interesse. Recebemos muitas aplicações, e pode nem sempre haver um papel imediato que se alinha perfeitamente com sua experiência e habilidades. Ainda assim, encorajamos você a se candidatar. Revisamos continuamente os pedidos e contatamos os candidatos como novas oportunidades abertas. Você é bem-vindo para reaplicar se você tiver mais experiência, mas por favor evite aplicar mais de uma vez a cada 6 meses. Você também pode descobrir que colocamos postagens para papéis singulares para necessidades específicas separadas, projeto ou equipe. Nesses casos, você é bem-vindo para aplicar diretamente, além de um papel evergreen.</em></p>
<h2>O que você vai fazer</h2>
Nós entrevistamos geralmente, mas durante a seleção do projeto levaremos em conta seus interesses e experiência ao lado das necessidades organizacionais. Essa abordagem flexível nos permite combinar engenheiros talentosos com as equipes de infraestrutura onde eles terão o maior impacto e potencial de crescimento.</p>
<p>Aqui estão as áreas de exemplo que você pode contribuir para dependendo de sua área de especialização e interesse:</p>
<ul>
Infraestrutura Core: Apoiamos equipes que treinam, pesquisam e, em última análise, servem modelos de IA e constroem a infraestrutura subjacente para os clusters treinarem modelos de fronteira de forma confiável e segura. Exemplos podem incluir sistemas de construção e execução de grandes clusters Kubernetes com cargas de trabalho GPU, ou infraestrutura de construção para apoiar Tinker.</li>
Infraestrutura de Dados: Construímos e mantemos os sistemas de dados para nossas pesquisas e produtos. Você projetará e otimizará pipelines de dados usando ferramentas como Spark e outras modernas tecnologias de infraestrutura de dados. Você irá criar uma infraestrutura de dados escalável e confiável enquanto incorpora as melhores práticas de governança.</li>
Produtividade do desenvolvedor: Nós nos importamos profundamente com a produtividade de pesquisa e engenharia e nossa capacidade de continuar o transporte rapidamente. Nós construímos ferramentas, sistemas, frameworks e sistemas para garantir que todos fiquem bem configurados, ambientes de desenvolvimento otimizados.</li>
</ul>
<h2>Competências e Qualificações</h2>
<p>Qualificações mínimas:</p>
<ul>
<li> Grau de bachelor ou experiência equivalente em ciência da computação, engenharia ou similar.</li>
<li>Proficiência em pelo menos uma linguagem de infraestrutura (nós usamos Python ou Rust).</li>
<li>Experiência de operação de clusters em grande escala e sistemas de orquestração de contentores (por exemplo, Kubernetes ou Slurm).</li>
<li>Comfort operando através da pilha e possuindo projetos de ponta a ponta.</li>
<li> Em um ambiente altamente colaborativo envolvendo muitos, diferentes parceiros interfuncionais e especialistas em assuntos.</li>
<li> Um viés para a ação com uma mentalidade para tomar iniciativa para trabalhar em diferentes pilhas e diferentes equipes onde você vê a oportunidade de se certificar de algo navios.</li>
</ul>
<p>Qualificações preferenciais — encorajamo-lo a candidatar-se se encontrar algumas, mas não todas estas:</p>
<ul>
<li>Depuração forte entre aplicativos, SO e camadas de rede.</li>
<li>Proficiência em Python ou Rust (ou similar), recipientes, e CI moderno.</li>
<li>Experiência com Kubernetes, controladores/operadores ou perfil de desempenho.</li>
<li>Família com fluxos de trabalho GPU/ML ou gasodutos de dados/eval em larga escala.</li>
</ul>
<h2>Logística</h2>
<ul>
Localização: Este papel é baseado em São Francisco, Califórnia.
<li>Compensação: Dependendo de antecedentes, habilidades e experiência, a faixa salarial anual esperada para esta posição é de $350,000 - $475.000 USD.</li>
<li>Visa patrocínio: 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>
Benefícios: A Thinking Machines oferece benefícios de saúde, odontologia e visão generosos, PTO ilimitado, licença parental paga e apoio de relocação conforme necessário.
</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. </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><h2>About the Role</h2>
<p>We’re looking for generalist infrastructure and systems engineers to help build the systems that power our foundation models and the internal teams on research and product development to be able to create the models and ship the products powered by our models.</p>
<p>You'll join a small, high-impact team responsible for architecting and scaling the core infrastructure behind everything we do. You’ll work across the full technical stack, solving complex distributed systems problems and building robust, scalable platforms.</p>
<p>Infrastructure is critical to us: it's the bedrock that enables every breakthrough. You'll work directly with researchers to accelerate experiments, improve infrastructure efficiency, and enable key insights across our models, products, and data assets.</p>
<p><em>Note: This is an "evergreen role" that we keep open on an on-going basis to express interest. We receive many applications, and there may not always be an immediate role that aligns perfectly with your experience and skills. Still, we encourage you to apply. We continuously review applications and reach out to applicants as new opportunities open. You are welcome to reapply if you get more experience, but please avoid applying more than once every 6 months. You may also find that we put up postings for singular roles for separate, project or team specific needs. In those cases, you're welcome to apply directly in addition to an evergreen role.</em></p>
<h2>What You’ll Do</h2>
<p>We interview generally, but during project selection we’ll take into account your interests and experience alongside organizational needs. This flexible approach allows us to match talented engineers with the infrastructure teams where they'll have the greatest impact and growth potential.</p>
<p>Here are example areas you may contribute to depending on your area of expertise and interest:</p>
<ul>
<li>Core Infrastructure: We support teams that train, research, and ultimately serve AI models and build the underlying infrastructure for the clusters to reliably and safely train frontier models. Examples might include building systems and running large Kubernetes clusters with GPU workloads, or building infrastructure to support Tinker.</li>
<li>Data Infrastructure: We build and maintain the data systems for our research and products. You'll design and optimize data pipelines using tools like Spark and other modern data infrastructure technologies. You’ll build scalable, reliable, data infrastructure while embedding governance best practices.</li>
<li>Developer Productivity: We care deeply about research and engineering productivity and our ability to continue shipping quickly. We build tooling, systems, frameworks, and systems to make sure everyone gets well configured, optimized developer environments.</li>
</ul>
<h2>Skills and Qualifications</h2>
<p>Minimum qualifications:</p>
<ul>
<li>Bachelor’s degree or equivalent experience in computer science, engineering, or similar.</li>
<li>Proficiency in at least one backend language (we use Python or Rust).</li>
<li>Experience operating large‑scale clusters and container orchestration systems (e.g. Kubernetes or Slurm).</li>
<li>Comfort operating across the stack and owning projects end-to-end.</li>
<li>Thrive in a highly collaborative environment involving many, different cross-functional partners and subject matter experts.</li>
<li>A bias for action with a mindset to take initiative to work across different stacks and different teams where you spot the opportunity to make sure something ships.</li>
</ul>
<p>Preferred qualifications — we encourage you to apply if you meet some but not all of these:</p>
<ul>
<li>Strong debugging across application, OS, and network layers.</li>
<li>Proficiency in Python or Rust (or similar), containers, and modern CI.</li>
<li>Experience with Kubernetes, controllers/operators, or performance profiling.</li>
<li>Familiarity with GPU/ML workflows or large‑scale data/eval pipelines.</li>
</ul>
<h2>Logistics</h2>
<ul>
<li>Location: This role is based in San Francisco, California. </li>
<li>Compensation: Depending on background, skills and experience, the expected annual salary range for this position is $350,000 - $475,000 USD.</li>
<li>Visa sponsorship: 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>Benefits: 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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