Roles remotos de Kubernetes en Estados Unidos con elegibilidad clara
Ubicación del candidatoEstados UnidosFoco de stackKubernetesRevisión MiraElegibilidad por país
Esta página reúne roles remotos abiertos para candidatos en Estados Unidos. Así evitas perder tiempo con posiciones que parecen remotas, pero restringen contratación por país, zona horaria, nómina o política interna.
Usa Kubernetes como filtro de stack sin cambiar los nombres originales de los cargos, comparando seniority, países aceptados y preparación para aplicar.
Confirma que tu país aparezca como ubicación aceptada antes de aplicar.
Compara stack, seniority y flujo de aplicación.
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Acepta candidatos: Estados UnidosAplicación en sitio de empresa Agregado recientemente
Work with large scale structured and unstructured data, build and continuously improve cutting edge Machine Learning models for Airbnb product, business and operational use cases.
Acepta candidatos: Estados UnidosAplicación en sitio de empresa Agregado recientemente
Define and execute on the long-term ML technical vision and strategy for the Trust organization, identifying key investments, architecting scalable solutions, and championing best practices that advance the state-of-the-art in production
Acepta candidatos: Estados UnidosAplicación en sitio de empresa Agregado recientemente
As a machine learning engineer or scientist, your expertise will be pivotal in developing AI-powered solutions to shape the future of the Airbnb agentic growth platform with cutting-edge AI techniques.
Acepta candidatos: Estados UnidosAplicación en sitio de empresa Agregado recientemente
Design, build, and operate high-scale data ingestion and replication systems from Samsara’s primary production data stores, including RDS, DynamoDB, internal APIs, and event-driven systems, into our data lakehouse.
2 países aceptadosAplicación en sitio de empresa Agregado recientemente
Design, build, and operate high-scale data ingestion and replication systems from Samsara’s primary production data stores, including RDS, DynamoDB, internal APIs, and event-driven systems, into our data lakehouse.
Acepta candidatos: Estados UnidosAplicación en sitio de empresa Agregado recientemente
Guide the design, implementation, and evolution of a unified data collection platform using Golang, Kubernetes, ClickHouse, and NATS, with success measured by reliability, performance, and adoption across GitLab teams.
Acepta candidatos: Estados UnidosAplicación en sitio de empresa 19 jul
Design, develop, and maintain scalable data pipelines and ETL processes to ingest, transform, and enrich large volumes of chemical and biological threat data from diverse sources.
Acepta candidatos: Estados UnidosAplicación en sitio de empresa 19 jul
Model Development:Design, develop, and implement machine learning models and AI algorithms tailored to industry-specific use cases, particularly in predictive analytics, natural language processing, and computer vision.
Acepta candidatos: Estados UnidosAplicación en sitio de empresa 18 jul
Working with customers, engineers, and other stakeholders to define clear requirements that solve customers’ problems and leverage the capabilities of our AI operations platform
Acepta candidatos: Estados UnidosAplicación en sitio de empresa 18 jul
Collaborate with cross-functional partners (Product Managers, Data Scientists, Data Engineers, Software Engineers, Business teams) to build data and Machine Learning products
Acepta candidatos: Estados UnidosAplicación en sitio de empresa 15 jul
Agentic Semantic Layer: Build the system that gives AI agents the context to query enterprise data correctly and the guardrails to prove their results — raising the bar for trustworthy, AI-generated analytics.
Acepta candidatos: Estados UnidosAplicación en sitio de empresa 14 jul
Design & Build Pipelines: Design, build, and maintain robust, scalable batch and streaming data processing, storage, and integration pipelines using technologies such as Apache Airflow or Benthos.
Acepta candidatos: Estados UnidosAplicación en sitio de empresa 13 jul
Design, build, and operate end-to-end data pipelines (batch and near-real-time) that ingest, transform, and deliver data from diverse sources into the enterprise data platform.
Acepta candidatos: Estados UnidosAplicación en sitio de empresa 13 jul
Building and maintaining production-grade data pipelines in cloud data warehouses such as Google BigQuery or equivalent, following architectural standards set by the Director of Data and AI.