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Strava.com | Von zu Hause aus | Ingenieurswesen, Englisch
“Strava seeks a Server Engineer for its new Comms & Experimentation Platform team in San Francisco. Role involves building scalable communications and experimentation infrastructure, collaborating with senior engineers, and driving impactful features for millions of athletes. Requires 1-3 years of backend experience, proficiency in Java/Scala/Python/Go, and expertise in databases. Hybrid work model with 3 days in-office.”
Strava.com | Von zu Hause aus | Ingenieurswesen, Englisch
“Strava busca un Engineering Manager para liderar el equipo de Identity Platform, combinando desarrollo técnico (60/40) y gestión. Responsable de arquitecturas escalables de autenticación (OAuth 2.0, OIDC, passkeys) y autorización para iOS, Android y web. Requiere experiencia en sistemas de identidad a gran escala, protocolos modernos y liderazgo técnico en San Francisco (3 días presenciales).”
Strava.com | Berlin | Forschung, Englisch
“Strava seeks a Staff UX Product Researcher for Route Discovery & Navigation in Berlin, Germany. This role involves leading end-to-end research programs, collaborating with cross-functional teams, and shaping product strategy. Requires 6+ years of experience in UX/product research, advanced degree, and strong communication skills. Hybrid work model with 3 days on-site in Berlin.”
Strava.com | Von zu Hause aus | Ingenieurswesen, Englisch
“Strava busca un Staff Engineer para liderar el desarrollo técnico de su plataforma social, definiendo la visión arquitectónica y guiando a un equipo pequeño. Requiere 10+ años de experiencia en backend, habilidades en sistemas distribuidos y liderazgo técnico. Ofrece trabajo híbrido en San Francisco o Denver, con enfoque en modernización de servicios y colaboración con equipos de producto.”
Strava.com | Von zu Hause aus | Ingenieurswesen, Englisch
“Strava busca un Ingeniero de Machine Learning para desarrollar modelos y sistemas de IA en un producto líder para deportistas. El rol incluye diseño de algoritmos, implementación de pipelines de ML, escalabilidad y colaboración con equipos multidisciplinarios en un modelo híbrido (3 días presenciales en San Francisco). Se requiere experiencia en producción de ML a gran escala, Python, TensorFlow/PyTorch y AWS.”
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