职位 - 高级后端工程师
地点 - 加利福尼亚州圣何塞
我们正在寻找一位具有AWS、云服务部署和机器学习（ML）模型部署（包括大型语言模型）基础的后端工程师。这个角色需要在云计算、后端开发和机器学习技术方面具备专业知识，以支持Zscaler的尖端云原生平台。
职责/你将做什么：
- 开发和部署可扩展、高可用的云服务和应用程序，重点关注AWS、GCP、Azure、Snowflake等。
- 实施和管理机器学习模型的部署，注重效率和可扩展性。
- 设计和维护ML服务基础设施，包括数据管道、模型训练编排和监控系统。
- 与跨职能团队密切合作，设计、开发和优化满足业务需求的后端解决方案。
- 通过强大的工程实践确保系统的可靠性、安全性和性能。
- 改进和实施数据工程和分析工程的最佳实践。精通CICD流水线，能够指导和引导他人采用和使用。
- 与数据工程、分析工程和BI团队合作，执行复杂的数据分析，设计物理数据模型和从业务需求到映射的过程。
- 亲自设计和开发关键倡议的数据管道，使用支持的API集成各种应用程序，并在云数据仓库中对数据进行建模，以支持报告需求。
- 进行代码审查，管理代码性能改进，并教授代码可维护性的标准。
- 提出改进数据平台规模、性能和功能的想法。
资格/你的背景：
- 计算机科学、工程或相关领域的学士或硕士学位。
- 5年以上后端开发经验，对云服务部署有广泛的了解。
- 具有AWS、GCP、Azure、Snowflake或Databricks的实际经验，并熟悉Docker和Kubernetes。
- 在Matillion、DBT等现代数据堆栈工具方面具有丰富的实践经验。
- 完全精通高级SQL、Python/Snowpark/PySpark/Scala（任何面向对象的语言概念）、ML库。
- 必须具备使用Python从API中提取数据、构建数据管道的实际经验。
- 精通编程语言，如Python、Java或Node.js，并具有使用PyTorch和TensorFlow等机器学习框架的经验。
- 在生产环境中部署和管理机器学习模型的经验。
- 较强的问题解决能力，能够在快节奏的敏捷环境中独立工作。
期望的技能：
- 具有算法模型工程、AI产品实施、LLM、图像生成等方面的经验者优先。
- 在Python和Streamlit方面有丰富的经验。
- 熟练构建数据管道，将业务应用程序（如Salesforce、Netsuite、Google Analytics等）与Snowflake集成。 
洛杉矶