DataHub 关键词情报 · 数据更新至 2026-10-20
Scale AI工程与基础设施招聘
本页聚焦Scale AI工程与基础设施相关岗位，便于用户比较岗位职责、地点、薪资标注和详情入口。
活跃公司
- Scale AI184 · 100.0%
热门地点
- 美国133 · 72.3%
- 英国36 · 19.6%
- 远程5 · 2.7%
- 沙特阿拉伯3 · 1.6%
- 墨西哥2 · 1.1%
- 匈牙利2 · 1.1%
- 阿根廷1 · 0.5%
- 印度1 · 0.5%
- 日本1 · 0.5%
岗位方向
- 工程与基础设施184 · 100.0%
OPEN ROLES
代表岗位
企业AI开发策略师
负责通过第二阶段资格认证的外呼潜在客户和客户互动；在销售流程的M1阶段推动客户外展和教育；与潜在客户建立信任，并向他们传授Scale AI的能力、AI工作流程和输出方法；主导发现对话，以识别和筛选高潜力的企业机会
高级软件工程师，编排平台
领导 Scale 核心编排平台的架构、设计、实现和运维；使用 Temporal、Cadence、Kubernetes 和云原生系统等技术构建持久的工作流基础设施；为调度、重试、状态管理、任务执行、可观测性和工作流生命周期管理定义平台原语和 API
公共部门软件工程师 - 应届生
构建多层防护措施，确保智能体在高风险联邦环境中安全可靠地运行；优化智能体的数据检索，包括针对大型异构联邦数据集的RAG管道；为执行长期任务的异步智能体集群构建编排系统；开发系统，自动向用户预警传入数据中的偏差和异常
技术文档工程师
创建并维护全面的培训材料，包括指南、教程、标准作业程序、故障排除文档和认证内容，面向操作员、技术员、运营主管、质量管理人员和工程团队等不同受众；成为机器人和采集系统的内部专家，具备足够深入的理解，能够将技术复杂性转化为非技术用户可执行的文档
网络安全技术项目经理（公共部门）
领导跨职能项目团队，交付并超越客户的 AI/ML 目标；监督网络安全领域高质量数据集的端到端创建与交付，用于评估模型在恶意网络流量、密码系统、对抗性 LLM 提示、威胁情报和网络伦理等领域的表现
公共部门战略项目负责人 - 网络安全
开发、构建并维护运营基础设施，确保数据标注流程高效、可扩展并产出高质量结果；与客户紧密合作，理解其需求，设计用于评估智能体和模型或提升模型性能的数据集分类体系；负责高优先级数据生产管线的日常推进，确保项目高效向前
企业级资深解决方案工程师
负责公司最复杂、高价值企业机会的技术战略与执行，成为“技术赢单”的最终裁决者；作为高管利益相关者（CTO、AI负责人、工程领导）的可信顾问，指导长期AI/LLM采用战略；架构并主导端到端解决方案设计，覆盖从需求挖掘、试点到生产化，应对模糊且不断变化的客户需求
资深软件工程师，强化学习环境
负责强化学习环境的技术基础，涵盖大规模 RL 环境的构建、运行、验证与交付；设计平台能力：沙箱化执行、环境打包与版本管理、rollout 编排、轨迹捕获、验证器框架，以及让工程师与领域专家无需重复搭建基础设施即可创作环境的编写界面
公共部门主任软件工程师
构建摄取和处理联邦数据集所需的系统，以支持争议环境中的实时决策；开发新型智能体赋能能力，包括多层护栏、数据检索优化、异步智能体集群编排、数据偏差自动告警和决策路径说明；统筹联邦工程团队的功能实现，确保架构一致性
生成式AI全栈资深软件工程师
灵活加入贡献者组织内关键、快速推进的产品计划；主导平台基础设施的架构改造，使其高度可持续、稳健，并针对与大语言模型和基础模型的深度集成进行优化；主导可扩展性、可靠性和性能方面的架构决策
企业级生成式AI平台资深软件工程师
负责并主导产品中的大型新领域；跨后端、前端开展工作，并与LLM和ML模型进行交互；以高速度和高质量交付实验，以吸引并服务客户；参与从概念构思到生产上线的完整产品生命周期；能够并愿意处理多项任务，并快速学习新技术
数据平台资深软件工程师
推动核心数据平台与系统的架构设计、实现和可靠性，与利益相关方及内部客户紧密合作，理解并完善需求；与跨职能团队协作，定义、设计并交付新功能；主动发现改进现有编程实践的机会，推动流程优化和工具升级
公共部门资深机器学习工程师
领导代理式人工智能系统的架构与实现，重点关注长程推理、编排与系统级可靠性；构建并扩展可执行复杂地理空间推理的智能体，包括解读、生成并推理地图与空间数据；设计并改进面向大量静态与半结构化文档的检索系统，使智能体能高效呈现高信号上下文
资深前沿智能体工程师（前向部署工程）
架构并部署生产级 AI 系统，使其无缝集成到云平台、数据仓库、内部 API、业务应用和专有软件等复杂企业环境；设计可扩展的智能体架构，将大语言模型、检索、记忆、工具、结构化知识和企业数据组合为可靠的生产工作流
企业级解决方案工程师
与Scale客户经理合作，参与客户旅程，根据客户需求提供定制演示和原型；针对企业用例，包括金融服务、保险、SaaS及类似企业客户，深入掌握生成式AI与大语言模型应用的技术领域知识；负责通过解决技术障碍，确保赢得“技术认可”
解决方案工程师（需安全许可）
成为Scale产品端到端流程的专家；为联邦高层管理人员和分析师级别利益相关者创建定制演示和材料；与Scale客户主管合作，按照客户确认的需求交付客户试点项目；集成并导入多种外部数据集，以解决政府用例
公共部门软件工程师
为联邦客户设计并实现基于云原生AI基础设施的可扩展后端系统；构建智能体系统功能，包括多层防护栏和数据检索优化；开发数据管道和机器学习基础设施，使智能体能够访问各类数据源；与跨职能团队协作，为安全环境交付后端解决方案
平台软件工程师
推动基础平台与系统的设计与实现，与利益相关方及内部客户紧密合作，理解并完善需求；与跨职能团队协作，定义、设计并交付新功能；主动识别改进当前编程实践的机会，并推动流程优化与工具升级；向团队和利益相关方展示技术信息，就开发流程和技术提供指导与洞察
软件工程师 - 应届生
构建强化学习与后训练数据管道，支撑前沿模型开发；开发评估基础设施，衡量模型对企业和公共部门客户的可靠性；交付智能体人工智能应用及配套工具，使其可观测、可测试且可安全部署；开发工具，加速Scale平台新合格贡献者的增长
身份方向软件工程师
推动身份基础设施的设计与实施，确保跨企业系统的安全身份认证与授权；构建身份认证机制软件，如单点登录（SSO）、多因素认证（MFA）及联合身份解决方案（SAML、OAuth、OpenID Connect）
生成式AI软件工程师
设计并实现从前端、后端到基础设施的端到端功能；使用TypeScript、MongoDB和Elasticsearch等技术构建端到端功能，并参与基于Temporal的计算编排层；负责对Scale收入交付至关重要的高影响力技术系统
前沿AI基础设施软件工程师
为公共部门客户设计并实现安全可扩展的后端系统，利用Scale现代云原生AI基础设施；负责服务或系统，定义其长期健康目标，并改善周边组件的健康状况；重新架构技术栈以在合规或受限环境中运行，设计可替换组件（认证、存储、日志），在不破坏产品的情况下满足政府或安全要求
企业级人工智能软件工程师
负责并主导产品中全新的大型功能领域；跨后端与前端开展开发工作，并与大语言模型及机器学习模型进行交互；以高速度和高品质交付实验，以吸引并服务客户；参与从概念构思到生产上线的完整产品生命周期
软件工程师，ARC（架构、可靠性与计算）团队
为公共部门客户设计并实现安全可扩展的后端系统，利用Scale现代云原生AI基础设施；负责服务或系统，定义其长期健康目标，同时改善周边组件的健康状况；重新架构技术栈，使其能在合规或受限环境中运行；设计可替换组件（认证、存储、日志），以满足政府/安全要求且不破坏产品
软件工程师 - AI 赋能
在更大的产品领域内，端到端负责全栈功能与项目，从设计到生产部署；构建会计智能体、财务副驾驶、市场进入智能体、智能体实验平台等示例应用界面；使用 TypeScript/Python 开发可靠的后端服务，并处理分布式系统、数据管道和人工智能/机器学习基础设施
高级主任前沿智能体工程师
与企业客户直接合作，了解其技术基础设施、数据管道和业务需求；设计和实施 Scale AI 平台与客户数据环境（云平台、数据仓库、内部 API）之间的定制集成；构建稳健的数据连接器和 ETL 管道，以摄取、处理并为 AI 工作流准备客户数据
高级软件工程师，公共部门
领导为联邦客户设计和实现可扩展后端系统与分布式架构；管理功能开发全生命周期，从需求定义到在机密网络中部署；指导异步智能体集群的编排，以满足任务需求；领导客户沟通，将任务需求转化为技术需求
高级软件工程师（平台）
推动基础平台和系统的设计与实现，与利益相关方及内部客户紧密合作，理解并完善需求；与跨职能团队协作，定义、设计并交付新功能；主动发现机会，并推动改进当前编程实践，包括流程优化和工具升级；向团队和利益相关方展示技术信息，就开发流程和技术提供指导和见解
高级软件工程师，身份认证
主导身份基础设施的设计与实现，确保企业系统间安全的认证与授权；构建单点登录（SSO）、多因素认证（MFA）及联邦身份解决方案（SAML、OAuth、OpenID Connect）相关软件
高级软件工程师，生成式AI
设计、构建并维护覆盖前端、后端与基础设施层的稳健且可扩展的全栈系统；使用 TypeScript、React、Node.js、MongoDB、Elasticsearch 和 Temporal 等现代技术实现高影响力功能
高级全栈软件工程师 – Scale GP
主导主要全栈产品领域，推动功能从设计到生产部署的全流程；使用 React 和 TypeScript 构建现代化前端体验，确保性能、可用性和响应性；使用 Python 开发可靠的后端服务，处理分布式系统、数据管道以及 ML/LLM 组件
高级软件工程师 - 智能体工具与生产力
作为全栈工程师（后端60%、前端40%），与团队合作构建供公司内部使用以及面向外部客户和合作伙伴的优秀工具与应用；设计、开发、测试并支持基于云原生分布式系统的全栈应用；构建与组织内各 SaaS 平台的实时集成
公共部门高级任务软件工程师
深入政府客户现场，理解其任务、界定问题范围，并将其转化为可工作的软件；端到端负责交付：在客户现场进行设计、构建、部署和维护，从原型推进到稳定生产；构建稳健的后端系统和数据集成，将客户环境与Scale平台双向连接
公共部门高级机器学习工程师
端到端负责代理能力的设计与交付，包括架构、实现以及证明其有效的评估；在尚无成熟方法的问题空间中定义全新模式，向更广泛团队提出并主导构建；将内部及社区开发的前沿模型投入生产，为客户和任务方解决问题
高级基础设施软件工程师，企业AI
架构多云端系统与抽象层，使 SGP 平台能够运行在现有云提供商之上；利用我们自有的数据与 AI 平台分析构建、测试日志和指标，识别改进领域；为多云端基础设施定义架构模式，以支持企业客户安全、可靠且可扩展的智能体工作流
高级前沿智能体工程师（前向部署工程）
架构并部署生产级 AI 系统，使其无缝集成到复杂的企业环境中，包括云平台、数据仓库、内部 API、业务应用和专有软件系统；设计可扩展的智能体架构，将大语言模型、检索、记忆、工具、结构化知识和企业数据组合为可靠的生产工作流
高级前沿智能体工程师（应用人工智能）
设计和部署生产级 AI 智能体，利用大语言模型、推理、检索、记忆和工具使用的最新进展；构建智能系统，将大语言模型、传统机器学习、结构化知识、企业数据和确定性软件结合为可靠的生产工作流
公共部门高级数据工程师
与运营、财务和工程团队合作，推动构建能够提供单一事实来源和基础准确性的数据管道；持续改进现有数据管道，并简化面向业务利益相关者的自助支持；定期执行系统审计，并创建数据质量测试，以确保数据/指标报告的完整性和准确性
高级人工智能产品经理（网络安全）
负责 Scale 网络安全产品组合的路线图与战略，覆盖训练数据、强化学习环境、智能体任务套件和评估产品，并端到端搭建产品线，从任务分类与来源到定价和首次外部发布；定义我们训练和衡量的能力图谱：漏洞发现、概念验证复现、补丁生成与回归安全、安全代码审查、供应链分析、恶意软件与二进制分析、检测工程和事件…
公共部门安全工程师
工程化、测试和部署跨云及企业环境的检测逻辑，将检测视为软件，纳入版本控制、同行评审和可衡量的性能；构建和维护事件响应自动化、运行手册和工具，在不牺牲开发者速度的前提下缩短遏制时间；通过改进模式设计、规范化、丰富和质量检查来完善遥测管道，减少误报并提高信号保真度
安全工程师（产品安全）
利用广泛的产品安全专业知识，构建并维护软件工具，以保护现代AI/ML软件生态系统的每一层；进行深入代码审查，识别并修复安全漏洞；通过RFC与服务审查，评估并增强产品供应的安全性；实施并维护高度重视安全的CI/CD流水线
基础设施安全工程师
保障大型云托管服务商（如 AWS、Azure、GCP）中的基础设施安全；实施并维护云环境的稳健安全配置与策略；定期对基础设施进行安全评估与审计，识别漏洞和改进领域；制定并执行基础设施自动化与编排的安全最佳实践
安全协调员 / 实验室负责人
设计、安排并执行所有物理测试环境、机器人单元和硬件工作区的例行安全审计，确保持续符合内部基准与工业安全标准；负责事故与未遂事件的端到端管理，作为实验室事故、机械异常或未遂事件记录、归档与分析的主要联系人
产品安全工程师（公共部门）
进行深入代码审查，以识别并修复安全漏洞；通过RFC和服务审查，评估并增强我们产品的安全性；实施并维护高度重视安全的CI/CD流水线；执行静态应用安全测试（SAST）和动态应用安全测试（DAST），以识别生产代码中的漏洞
首席架构师
领导并指导80人以上高绩效工程团队，培养技术卓越和主人翁精神的文化；指导团队应对LLM、AI智能体和大规模分布式系统相关的复杂挑战；代表Scale AI与高级外部合作伙伴进行高风险谈判和战略讨论，展现强大的技术能力和信誉
国家安全政策高级经理
支持Scale与国家安全机构开展人工智能政策沟通；与公共部门业务部门合作，帮助制定和支持国防部、情报机构等部门的项目，参与资金渠道、需求等工作，以支持业务增长；参与制定并执行Scale的政策战略与优先事项
国家安全黑客松2026 - 综合意向登记
通过本职位提交个人简历与联系方式，便于Scale AI团队了解您的背景与兴趣方向；根据自身技能与经验，匹配合适的技术类或任务导向类岗位机会；参与人工智能、机器学习、生成式AI、国防应用、机器人与自主系统等领域的前沿工作
公共部门机器学习工程师
将内部及社区开发的前沿模型应用于生产环境，为客户和任务方解决问题；通过再训练、超参数调优和架构更新来改进和维护生产模型，同时保持核心性能特征；与产品和研究团队合作，识别并原型化机器学习驱动的产品增强功能，包括即将推出的产品线
IT系统工程师
协助管理 Okta、GCC High、Opal、Slack、Jamf、Jira 等平台组成的技术栈；为 IT 服务与支持团队提供升级支持；与安全/合规团队合作处理审计材料，包括 SSP 更新、POA&M、NIST 800-53/171 控制映射和 CMMC 2.0
企业级生成式AI基础设施软件工程师
架构多云端系统与抽象层，使SGP平台能运行于现有云提供商之上；实现Scale AI平台与客户数据环境（云平台、数据仓库、内部API）之间的定制集成；与平台团队、产品团队及客户直接合作，开发并实施可扩展以满足不断变化需求的创新基础设施
公共部门基础设施安全工程师
保障大型云托管提供商（如 AWS、Azure、GCP）中的基础设施安全；为云环境实施并维护稳健的安全配置与策略；定期对基础设施进行安全评估与审计，识别漏洞和改进领域；制定并执行基础设施自动化与编排的安全最佳实践
前沿智能体工程师（前向部署工程）
架构和部署生产级AI系统，无缝集成到复杂的企业环境中，包括云平台、数据仓库、内部API、业务应用和专有软件系统；设计可扩展的智能体架构，将LLM、检索、记忆、工具、结构化知识和企业数据结合到可靠的生产工作流中
前沿智能体工程师（应用AI）
设计并部署生产级AI智能体，利用大语言模型、推理、检索、记忆和工具使用等最新进展；构建融合LLM、传统机器学习、结构化知识、企业数据和确定性软件的智能系统，形成可靠的生产工作流；开发客户智能层、检索管道、记忆系统和知识表示，使智能体能够对大规模异构企业数据进行推理
公共部门前向部署软件工程师
嵌入政府客户，理解其使命，界定问题范围并转化为可运行的软件；端到端负责交付：在客户现场设计、构建、部署和维护解决方案，覆盖从原型到稳定生产；构建稳健的后端系统和数据集成，将客户环境与Scale平台双向连接
生成式AI前沿部署工程师
推动影响：通过为领先AI创新者和政府机构交付关键数据解决方案，直接促进AI进步；客户协作：每日与技术客户互动，理解其独特挑战并转化为有影响力的解决方案；端到端开发：设计、构建并部署覆盖整个技术栈的功能，从前端界面到后端系统及基础设施
公共部门现场工程师
构建端到端数据集成，将客户数据与Scale平台双向同步；与客户工程团队合作优化数据管道，包括为API端点设计和输入输出模式提供建议；设计并维护操作手册、内部工具、文档和SDK，帮助客户实现长期成功
数据引擎现场工程师
愿意在安全场所进行超过 50% 的现场工作；与跨职能团队合作，定义并执行数据管道和代理的愿景；实现端到端数据集成，将客户数据同步到 Scale 平台并同步回客户系统；在客户现场部署和维护 Scale 软件
DevOps工程师，基础设施与安全
设计、开发和维护稳健的CI/CD流水线，实现低端和高端产品的自动化部署；与产品和工程团队紧密协作，改进现有应用代码，以提高兼容性并简化自动化流水线集成；参与部署系统的整体架构和设计，提出新想法以提高效率和可靠性
部署策略师 - 国土安全部/司法部
全面负责捕获与收入指标：承担并超越数百万美元的年度收入配额；管理从漏斗顶端机会识别、需求塑造，到最终合同授予和收入确认的完整生命周期；战术执行：不仅分配任务，更要亲自执行；撰写高影响力白皮书，主导复杂提案开发，设计交易结构，并熟悉联邦民用合同各种机制，包括其他交易协议、GSA日程合同和特定部门不定…
公共部门工程与安全幕僚长
作为副总裁的延伸，代表其参加关键会议和电话，支持客户开发、对外演示、内部问题解决及特别项目；负责业务单元战略规划，包括界定业务优先事项、推动副总裁、公共部门工程团队及高级领导层（工程、销售和运营副总裁）之间的对齐，并领导对关键绩效指标有实质推动作用的举措
资深前沿智能体工程师（应用AI）
设计和部署生产级AI智能体，利用大语言模型、推理、检索、记忆和工具使用的最新进展；架构智能系统，将大语言模型、传统机器学习、结构化知识、企业数据和确定性软件结合为可靠的生产工作流；构建客户智能层、检索管道、记忆系统和知识表示，使智能体能够对大型异构企业数据进行推理
安全协调员/实验室主管
设计、安排并执行所有物理测试环境、机器人单元和硬件工作区的定期安全审计，确保持续符合内部基准和工业安全标准；全权负责事件管理流程，作为记录、归档和分析实验室事件、机械异常或未遂事故的主要联系人
解决方案工程师 – 机器人与自动驾驶
与客户经理和客户成功经理合作，交付新客户试点并深化现有客户的技术关系；与产品工程和产品管理团队协作，基于一线洞察影响产品路线图；成为下一代机器人和物理AI领域的专家（如视觉语言模型、视觉语言动作模型、世界模型）
机器学习系统工程师，机器人方向
构建和扩展：维护高容错、高性能的系统，用于大规模服务机器人相关模型和基础模型，确保实时应用的低延迟；平台开发：构建内部平台，赋能模型能力发现，加快研究团队的迭代周期；协作：与机器人研究人员和计算机视觉工程师紧密合作，集成和优化模型以用于生产和研究环境
软件工程师，平台
推动基础平台和系统的设计与实施，与利益相关者和内部客户紧密合作，理解和优化需求；与跨职能团队协作，定义、设计和交付新功能；主动识别并推动当前编程实践的改进，包括流程优化和工具升级；向团队和利益相关者展示技术信息，提供开发流程和技术方面的指导与见解
软件工程师，身份认证方向
主导身份基础设施的设计与实施，确保企业系统的安全认证与授权；开发认证机制，如单点登录、多因素认证及联合身份解决方案；开发授权机制，包括基于关系的访问控制、基于属性的访问控制和基于角色的访问控制
高级软件工程师，身份认证方向
主导身份基础设施的设计与实施，确保企业系统的安全认证与授权；构建单点登录（SSO）、多因素认证（MFA）及联邦身份解决方案（SAML、OAuth、OpenID Connect）的软件
安全工程师，检测与响应
在云和企业环境中设计、测试和部署检测逻辑，将检测视为软件进行版本控制、同行评审和性能评估；构建和维护事件响应自动化、操作手册和工具，在不影响开发速度的前提下缩短遏制时间；通过改进模式设计、标准化、丰富化和质量检查来完善遥测管道，减少误报并提高信号保真度
高级全栈软件工程师 - 生成式人工智能
灵活部署到贡献者组织内关键、快速推进的产品计划中；领导平台基础设施的架构改造，使其高度可持续、稳健，并优化与大型语言模型和基础模型的深度集成；领导可扩展性、可靠性和性能的架构决策；指导并提升团队中工程师的技能水平
现场安全经理（工业安全）
根据ICD 705和TEMPEST要求，监督SCIF的建造、改造和扩建；与工程、建筑和总承包团队紧密合作，确保所有物理安全要求得到有效和高效的实施；确保SCIF满足或超过ICD 705、ICD 705-1（物理和技术安全标准）和ICD 705-2（技术规范）的所有要求
高级软件工程师 - 智能工具与生产力
作为全栈工程师（60%后端/40%前端），与团队合作构建用于内部使用及外部客户/合作伙伴的出色工具和应用程序；在云原生分布式系统上设计、开发、测试和支持全栈应用程序；构建与组织内SaaS平台的实时集成
高级数据工程师（公共部门）
与运营、财务和工程团队合作，推动开发提供单一事实来源基础准确性的数据管道；持续改进现有数据管道，简化业务利益相关者的自助服务支持；执行定期系统审计，创建数据质量测试，确保数据/指标的完整准确报告
IT系统工程师
协助管理技术栈，包括Okta、GCC High、Opal、Slack、Jamf、Jira等平台；为IT服务和支持团队提供升级支持；与安全/合规团队合作，处理审计工件（如SSP更新、POA&M、NIST 800-53/171和CMMC 2.0的控制映射）
首席解决方案工程师，企业级
负责公司最复杂、高价值的企业级机会的技术战略和执行，作为“技术胜利”的最终仲裁者；担任高管层（CTO、AI负责人、工程负责人）的信任顾问，指导长期AI/LLM采用策略；架构并领导端到端解决方案设计，从发现到试点再到生产化，应对模糊且不断变化的客户需求
GTM架构师
拥有并发展Scale的企业GTM运营模式，包括客户参与策略、漏斗设计和销售执行标准；设计和管理企业RevOps系统栈（如CRM、预测、报告、规划工具），支持可扩展增长；定义、跟踪并运营核心企业GTM指标，涵盖管道健康度、交易速度、预测准确性和销售代表生产力
高级前沿智能体工程师
直接与企业客户合作，了解其技术基础设施、数据管道和业务需求；设计并实现Scale AI平台与客户数据环境（云平台、数据仓库、内部API）之间的定制集成；构建稳健的数据连接器和ETL管道，用于摄取、处理并准备客户数据以支持AI工作流
高级首席前沿智能体工程师
与战略企业客户直接合作，理解其技术基础设施、数据管道和业务需求；设计并实现Scale AI平台与客户数据环境（云平台、数据仓库、内部API）之间的定制集成；构建稳健的数据连接器和ETL管道，用于摄取、处理并准备客户数据以支持AI工作流
高级前沿智能体工程师
直接与企业客户合作，了解其技术基础设施、数据管道和业务需求；设计并实现Scale AI平台与客户数据环境（云平台、数据仓库、内部API）之间的自定义集成；构建稳健的数据连接器和ETL管道，用于摄取、处理和准备客户数据以支持AI工作流
基础设施软件工程师，企业级生成式AI
设计多云系统架构和抽象层，使SGP平台能够在现有云提供商上运行；实现Scale AI平台与客户数据环境（云平台、数据仓库、内部API）的定制集成；与平台、产品团队及客户直接合作，开发和实施可扩展的创新基础设施
前沿智能体工程师
与客户直接合作，理解其技术基础设施、数据管道和业务需求；设计并实现Scale AI平台与客户数据环境（云平台、数据仓库、内部API）之间的定制集成；构建稳健的数据连接器和ETL管道，用于摄取、处理和准备客户数据以支持AI工作流
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