Software Engineer, ML Ops and Platform

Über das Unternehmen: Tools for Humanity (TFH) entwirft und baut die Technologie hinter World. World entwickelt ein echtes menschliches Netzwerk, das Menschen im Zeitalter der KI beschleunigen soll. Die TFH- und World-Technologiestacks ermöglichen dies: der Orb verifiziert echte, einzigartige Personen, World ID beweist dies privat, und die World App stellt diese Funktionen den Menschen zur Verfügung. Gemeinsam fügen sie dem KI-gesteuerten Internet eine menschliche Ebene hinzu. World ist bereits global aktiv. Mehr als 17 Millionen Menschen in 160 Ländern haben sich mit World ID verifiziert, und jede Woche finden neue Orb-Verifizierungen statt. Die World App gehört bereits zu den am häufigsten genutzten Wallets weltweit. Entwickler integrieren World ID, um sicherere Online-Erlebnisse zu schaffen und Räume zu schaffen, in denen echte Menschen teilnehmen, verdienen und anerkannt werden können, auf Arten, die KI einfach nicht replizieren kann. TFH wurde 2019 gegründet und hat mehr als 400 Mitarbeiter in den Bereichen Hardware, Software, KI, Kryptographie, mobile Technik und globale Operationen. Unsere Teams kommen von OpenAI, Tesla, SpaceX, Apple, Google, Stripe, Meta, Coinbase, Palantir und dem MIT Media Lab. Wir werden von führenden Investoren unterstützt, darunter a16z, Khosla Ventures, Bain Capital Crypto, Blockchain Capital, Variant, Tiger Global und Coinbase Ventures sowie von prominenten Betreibern und Gründern aus Fintech und KI. TFH und World wurden auf dem Cover des TIME Magazine vorgestellt, in Fast Companys Next 5 in Fintech hervorgehoben und in einer Bloomberg-Analyse untersucht. Die New York Times, Bankless und TechCrunch haben alle unseren kollektiven Fortschritt in Identität, Kryptographie, KI und globaler Hardwarebereitstellung anerkannt. Unser Führungsteam wurde ebenfalls in die Time AI 100 aufgenommen.

Über das Team: Wir bauen ein biometrisches Erkennungssystem im Maßstab des Planeten, das mehr als eine Milliarde Nutzer bedienen wird und es ihnen ermöglicht, Teil des World-Protokolls zu werden. Wir verwenden modernste Machine Learning-Modelle, die auf maßgeschneiderter Hardware bereitgestellt werden, um eine qualitativ hochwertige Bildaufnahme, Identifizierung und Betrugsprävention zu ermöglichen, während nur minimale Benutzerinteraktion erforderlich ist. Wir entwickeln eine biometrische Erkennungs- und Betrugserkennungsmaschine, die im Maßstab von 1 Milliarde Menschen funktioniert. Daher muss ihre Leistung alle aktuellen Erkennungstechnologien übertreffen. Wir nutzen unser leistungsstarkes, maßgeschneidertes Iris-Erkennungs- und Präsentationsangriffs-Erkennungsgerät, den Orb, kombiniert mit den neuesten Forschungen aus dem Bereich KI und Deep Learning. Um unseren nächsten Meilenstein zu erreichen – kontinuierliche, vertrauenswürdige ML-Innovation über Millionen von Edge-Geräten hinweg – stellen wir einen Senior ML Platform & Ops Engineer ein, der den ML-Lebenszyklus vom Daten bis zum Gerät verantwortet. Sie entwerfen und betreiben produktionsreife Pipelines, die modernste ML-Forschung in bereitgestellte Modelle mit klarer Telemetrie, Rollback und Reproduzierbarkeit umwandeln. Wenn Sie gerne selbstbedienbare Plattformen erstellen, die Forschungsideen in zuverlässige, beobachtbare Produktionssysteme umwandeln, würden wir uns freuen, Sie kennenzulernen.

Hauptverantwortlichkeiten:

• Entwurf, Aufbau und Betrieb zuverlässiger, beobachtbarer Infrastruktur für Training, Bewertung, Telemetrieaufnahme und Bereitstellung.
• Wartung von CI/CD-Workflows und automatisierten Pipelines.
• Edge-bewusste Rollout-Dienste mit gestaffelter Bereitstellung, A/B-Experimentierung und sofortigem Rollback über Orbs, Orb Mini und mobile Apps.
• Entwicklung sicherer APIs und Backend-Dienste, die verwaltete Datensätze und Modellartefakte in großem Maßstab bereitstellen.
• Implementierung automatisierter Prüfungen, Drift-Erkennung und Alarmierung für die Echtzeitüberwachung von Modellen.
• Förderung bewährter Verfahren in Bezug auf Datenherkunft, Reproduzierbarkeit, Datenschutz durch Design, Sicherheit und sichere Edge-Bereitstellung.
• Zusammenarbeit mit ML-Forschungs-, Produkt- und Firmware-Teams zur Optimierung der Lieferung und Feedbackschleifen.

Über Sie:

• 5+ Jahre Erfahrung im Aufbau von ML-Infrastrukturen, Datenplattformen oder produktiven ML-Systemen im großen Maßstab.
• Erfolgsbilanz bei der Bereitstellung von Plattformen und CI/CD-Pipelines, die täglich von ML- oder Datenteams genutzt werden.
• Praktische Erfahrung im Betrieb von großangelegtem Training auf Multi-Tenant-GPU-Clustern zur Maximierung von Durchsatz und Zuverlässigkeit.
• Sie haben versionierte Datensatz- und Herkunftssysteme mit schichtgenauer Herkunft und verwaltetem Zugriff erstellt, wodurch jedes Modell reproduzierbar ist mit den genauen Daten, Merkmalen, Codes und Konfigurationen, die verwendet wurden.
• Tiefes Verständnis von Containerisierung (Docker) und Orchestrierung (Kubernetes/EKS) sowie Infrastructure-as-Code (Terraform/CDK/Cloudformation).
• Starke Backend-Engineering-Fähigkeiten in Python und/oder Go; Sie schätzen sauberen, wartbaren Code.
• Tiefes Verständnis moderner CI/CD-, Modellverpackungs- und Beobachtungspraktiken.
• Komfortabel im Betrieb von Produktionssystemen, Definition von SLAs und Handhabung von Rollout- oder Vorfall-Workflows.
• Komfortabel im Umgang mit moderner Agentic AI-Entwicklung.