Machine Learning Engineer

Über Interval

Interval hilft Unternehmen, unordentliche, untergenutzte Daten in verwaltete, hochzuverlässige Intelligenz umzuwandeln – ohne die Kontrolle an eine Black Box abzugeben. Wir bringen Rechenleistung zu Ihren Daten mit einem privaten Data Lakehouse, überprüfbaren Audit-Trails und U-AI, unserem kontextuellen KI-Framework für sichere KI-Workflows. Unsere Plattform basiert auf drei Ergebnissen:

• Kontrolle: Behalten Sie das Eigentum an Ihren Daten und wie Modelle sie nutzen.
• Überprüfung: Prüfen Sie, was passiert ist, warum es passiert ist und woher die Ergebnisse stammen.
• Monetarisierung: Schaffen Sie neue Einnahmequellen durch den Austausch privater, genehmigter Daten.

Die Gelegenheit

Wir suchen einen Machine Learning Engineer, der begeistert ist, schwierige technische Probleme an der Schnittstelle von KI, Datenschutz und verteilten Systemen zu lösen – und der helfen möchte, sich vorzustellen, wie Unternehmensdaten aktiviert, verwaltet und monetarisiert werden.

Was Sie tun werden:

• Entwickeln und implementieren Sie Modelle, die mit verteilten, datenschutzfreundlichen Unternehmensdaten (strukturiert, unstrukturiert und Zeitreihen) arbeiten.
• Arbeiten Sie eng mit unserem KI-Team an Val, unserem internen kontextuellen Intelligenz-Framework, einschließlich NLP, Einbettungssystemen und semantischer Suche.
• Zusammenarbeiten über Produkt und Technik, um robuste ML-Pipelines für Datenklassifikation, Anomalieerkennung, semantische Inferenz und Erklärbarkeit zu erstellen.
• Forschung und Prototyping neuartiger Anwendungen von maschinellem Lernen in privaten und föderierten Kontexten, mit Fokus auf Datensicherheit im Unternehmen.
• Integrieren Sie ML-Systeme in eine sichere Infrastruktur, die durch On-Chain-Zugriffskontrolle und Datenherkunft geregelt wird.
• Tragen Sie zu internen Tools und Bibliotheken bei, die helfen, das Training, die Bewertung, die Versionierung und die Überwachung von Modellen zu automatisieren.

Was wir suchen:

• 3–6 Jahre Erfahrung in den Bereichen maschinelles Lernen, Datenwissenschaft oder angewandte KI.
• Starke Programmierkenntnisse in Python, mit Erfahrung in ML-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow, Hugging Face oder ähnlichem.
• Nachgewiesene Erfahrung mit realen Datensätzen – insbesondere Unternehmens- oder hochintegren Daten (z.B. finanziell, medizinisch, Telemetrie usw.).
• Komfort mit Datenschutztechniken wie differenzieller Privatsphäre, föderiertem Lernen oder homomorpher Verschlüsselung (oder starkes Interesse, diese zu lernen).
• Interesse oder Erfahrung in der Arbeit mit LLMs, Einbettungen oder wissensgraphbasierten Ansätzen.
• Vertrautheit mit den Grundlagen von Smart Contracts oder Blockchain (Solidity, EVM usw.) ist ein Plus – aber nicht erforderlich.

Schön zu haben:

• Erfahrung im Aufbau von ML-Systemen in Produktionsumgebungen (MLOps, CI/CD für Modelle, Datenversionierung).
• Vertrautheit mit Datenverwaltung, Compliance oder regulatorischen Umgebungen (z.B. HIPAA, GDPR).
• Hintergrund in Wissensdarstellung, multimodalem Lernen oder semantischem Denken.
• Frühere Erfahrungen in hochsignalisierten Branchen wie Immobilien, Energie, Finanzen oder Logistik.

Warum Sie sich Interval anschließen sollten?

• Gestalten Sie die Grenze von KI, Blockchain und Unternehmensdateninfrastruktur.
• Bauen Sie Werkzeuge mit echtem Einfluss – helfen Sie globalen Unternehmen, ihre wertvollsten Datenressourcen zu aktivieren und zu monetarisieren.
• Gedeihen Sie in einem scharfen, missionsgetriebenen Team, das von erstklassiger technischer Führung und Investoren unterstützt wird.
• Genießen Sie bedeutendes Eigenkapital, flexible Arbeit und die Autonomie, dort zu innovieren, wo Daten, KI und Datenschutz aufeinandertreffen.