Mitglied des technischen Stabs (Software-Ingenieur)

ÜBERBLICK Physical AI, ein reales Modell der Welt, ist die nächste trillionenschwere Gelegenheit und ein grundlegender Pfeiler für Energie, Robotik und Superintelligenz. Bei Jua bauen wir dies gerade. Unsere Modelle laufen bereits auf vier Kontinenten und helfen dabei, den Aufbau von Energie zu unterstützen, der für immer größere Intelligenz benötigt wird. Wir versammeln ein weltklasse-Team von Forschern und unternehmerischen Köpfen, um dieses Modell in der globalen Größenordnung zu realisieren. Wenn Sie die Gelegenheit Ihres Lebens suchen, kommen Sie und bauen Sie Physical AI mit uns. WAS WIR SUCHEN Wir definieren die Erd_simulation mit Machine Learning neu, bauen ein System, das traditionelle Modelle in Geschwindigkeit, Präzision und Genauigkeit übertrifft. Unser Team bewegt sich schnell, nutzt einen vielseitigen Technologie-Stack und eine state-of-the-art-Cloud-Infrastruktur, um Leistung und Effizienz zu maximieren. Wir glauben daran, die richtigen Werkzeuge für die Aufgabe zu verwenden, kombinieren robuste Web-Technologien, fortschrittliche ML-Frameworks und leistungsstarke numerische Berechnungen. Mit dem Fokus auf type-sichere Programmierung und Infrastruktur-as-Code stellen wir sicher, dass wir Skalierbarkeit ohne übermäßige Komplexität erreichen. Als Software-Ingenieur helfen Sie dabei, unsere Backendsysteme, Pipelines und Cloud-Infrastruktur zu gestalten. Sie gedeihen in Ungewissheit, iterieren schnell und verwandeln Ideen in funktionierende Prototypen. Wenn Sie eine Hacker-Mentalität haben, gerne von Grund auf bauen und in leanen, hochwirkungsvollen Umgebungen excellieren, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören. Standort: Obwohl wir ein globales Team sind, ist es eine Anforderung, dass Bewerber derzeit in Zürich, Schweiz, basiert sind und auf einem Hybrid-Arbeitsmodell arbeiten. UNSER TECH-STACK - Core-Sprachen: Python ist unsere bevorzugte Sprache für Backend-Entwicklung, Daten-Pipelines und ML-Integration. Tiefe Erfahrung mit modernem Python ist ein Muss. Wir haben auch eine leichte Prise von Rust, wo die Leistung kritisch ist. - Daten- und Geospatial-Bibliotheken: Wir verlassen uns stark auf Bibliotheken wie Xarray, Pandas und Polars für numerische Berechnungen und geospatialen Datenverarbeitung. Vertrautheit mit diesen Tools ist ein großer Pluspunkt. - Cloud- und Infrastruktur: Wir verwenden eine Mischung aus Multi-Cloud (GCP, AWS, Cloudflare) und Bare-Metal-Infrastruktur, mit Tools wie Pulumi für Infrastruktur-as-Code. - ML-Frameworks: Wir nutzen beliebte ML-Bibliotheken und -Frameworks, um Modelle effizient zu bauen und zu deployen - Andere Tools: Obwohl Python unsere primäre Sprache ist, glauben wir daran, das richtige Tool für die Aufgabe zu verwenden. Sie haben die Freiheit, neue Technologien einzuführen, wenn sie Sinn machen. VERANTWORTUNGEN UND AUFGABEN - Bau skalierbarer Systeme: Entwerfen, entwickeln und deployen Sie Backendsysteme, Dienste und Cloud-Infrastruktur mit Fokus auf Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Pragmatismus. Sie arbeiten über den Stack - von Backendsystemen bis hin zu gelegentlichen Frontend-Integrationen und CI/CD-Pipelines - in einer gemischten Multi-Cloud- und Bare-Metal-Umgebung. - Helfen Sie bei der Gestaltung unserer Architektur und Roadmap: Spielen Sie eine Schlüsselrolle bei der Definition, wie wir bauen und skaliert werden. Als früher Senior-Ingenieur beeinflussen Sie die technische Strategie, optimieren Sie das Systemdesign und stellen Sie sicher, dass langfristige Wartbarkeit gewährleistet ist, während Sie schnell vorankommen. - Bringen Sie ML-Modelle in die Produktion: Arbeiten Sie eng mit ML-Ingenieuren zusammen, um Modelle zu deployen, die die Entscheidungsfindung in der realen Welt unterstützen, und stellen Sie sicher, dass Leistung, Zuverlässigkeit und Benutzerfreundlichkeit für Kunden, einschließlich Energiehändler, gewährleistet sind. - Identifizieren und meistern Sie technische Herausforderungen: Bekämpfen Sie Leistungsengpässe, refaktorisieren Sie kritische Systeme und finden Sie das richtige Gleichgewicht zwischen schneller Iteration und langfristiger Stabilität. - Prototypen und iterieren Sie schnell: Bewegen Sie sich schnell, testen Sie Ideen und verfeinern Sie Ansätze mit kurzen Feedback-Zyklen, um kontinuierliche Verbesserungen zu treiben. MUSS-HABEN - Bachelor-Abschluss (oder höher) in Informatik oder einem verwandten Feld. - 5+ Jahre Erfahrung in einer Software-Engineering-Rolle. - Starke Erfahrung mit modernem Python in großen Produktionsumgebungen. - Fähigkeit, pragmatische, schnelle Entscheidungen zu treffen und technische Schulden effektiv zu verwalten. - Proaktiv bei der Identifizierung von Problemen, Leistungsengpässen und Bereichen für Verbesserungen. - Nice-to-have: Exposition gegenüber Data Engineering oder verwandter Erfahrung. AM ENDE IHRER ERSTEN 30 TAGE, WERDEN SIE - Code in der Produktion bereitgestellt haben: Eine Pull-Anfrage erstellt, zusammengeführt und iterativ bereitgestellt, optimiert für Fortschritt anstelle von Perfektion. - Eine tiefe Produktimmersion erlangt haben: Verstanden, was und warum das Produkt ist, zur Diskussion beigetragen, Meinungen gebildet und sie komfortabel ausgedrückt und aktiv an Team-Retros teilgenommen. - Unabhängig an umschriebenen Komponenten gearbeitet haben: Isolierte, begrenzte Funktionen geliefert, Feedback angepasst und schnell mit minimaler Aufsicht bereitgestellt, zuversichtliche Entscheidungen getroffen. - Sich mit Jua-Grundsätzen und -Werten auseinandergesetzt haben: Über Teams hinweg zusammengearbeitet und unabhängige Arbeitsbeziehungen aufgebaut. ÜBER SIE - Sie arbeiten in Übereinstimmung mit unseren Betriebsgrundsätzen. Diese Grundsätze leiten uns, wie wir Entscheidungen treffen, zusammenarbeiten und bei Jua aufbauen. Sie verkörpern sie in Ihrer Arbeit, entwickeln sich kontinuierlich weiter, wie wir uns weiterentwickeln, und integrieren sie in alles, was