Auf einen Blick
Entwerfe und skaliere Machine-Learning-Systeme für Enterprise Security. Du kombinierst Forschung, Engineering und Mentoring in einer schnelllebigen Produktionsumgebung mit globalen Teams.
💰 ~$150.000–220.000/Jahr (geschätzt)
📊 Senior
🕒 Vollzeit
🌍 Remote
🗺️ Worldwide
- 5+ Jahre angewandte ML
- Gesamter Modeling-Lifecycle
- Real-time und Online Learning
- Large-Scale kategorische Daten
Machine Learning
Real-time ML
Gehalt geschätzt anhand Senior ML-Rolle mit 5+ Jahren Erfahrung bei KI/ML Security Startup, Remote, Worldwide. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Senior ML Engineers mit Large-Scale Systemen
- Forscher mit Produktionserfahrung
- Technische Mentoren und Architekten
🚫 Weniger geeignet
- Junior Developer oder ML Anfaenger
- Personen ohne 5+ Jahre ML-Erfahrung
- Wer enge Supervision erwartet
💡 Gut zu wissen
- Pre-employment Screening mit Hintergrundpruefer erforderlich
- Coding Agents sind Teil der Interview-Praxis
- CodeQualität und Zuverlaessigkeit sind kritisch
Über das Unternehmen
Intuition Machines entwickelt KI/ML-Produkte für Enterprise Security. Das Unternehmen wendet seine Forschung auf Systeme an, die Hunderte von Millionen Menschen weltweit nutzen. Das bekannteste Produkt ist die hCaptcha Security Suite. Der Ansatz basiert auf niedrigem Overhead, kleinen Teams und schneller Iteration.
Deine Aufgaben
- Entwerfe, implementiere und skaliere Machine-Learning-Systeme, die unsere Produkte antreiben
- Übersetze Geschäftsziele in technische Spezifikationen
- Baue ML-Modelle, die zu Millionen Anfragen pro Sekunde skalieren
- Entwickle Modelle, die Speicher- und Rechenressourcen-Constraints erfüllen, und evaluiere sie effektiv
- Gib technisches Mentoring an andere ML Research Engineers
- Iteriere schnell mit Fokus auf frühen und häufigen Versand
- Schreibe klar strukturierten, wartbaren, gut dokumentierten und getesteten Code
- Beteilige dich an Code Reviews und Architektur- und Design-Sessions
- Bleibe über aktuelle technologische Entwicklungen informiert
Deine Voraussetzungen
- 5+ Jahre professionelle Erfahrung in angewandter ML
- Nachgewiesene Erfahrung mit dem kompletten Modeling-Lifecycle
- Erfahrung mit großflächigen kategorischen und strukturierten Daten
- Expertise in Real-time ML-Modellen, inkrementellem Lernen und Online Learning
- Starkes Verständnis von ML-Grundlagen: Bias-Variance Tradeoffs, Loss Functions, Evaluation Metrics
- Bachelor-Grad in technischem Feld oder gleichwertige praktische Erfahrung
- Nachdenkliche, selbstgesteuerte Person, die unabhängig technische Entscheidungen trifft
Benefits
- Vollständig remote mit flexiblen Arbeitszeiten
- Inspirierendes Team verteilt auf der ganzen Welt
- Moderne Entwicklungs- und Deployment-Workflows
- Hohe Auswirkungen mit vielen Benutzern und schnellem Wachstum
- Flache Organisation mit direkter Kundeninteraktion
