- 旧金山（混合办公）
- 创始/资深数据工程师
- $200-300k 基本工资
我们的客户是一家顶尖的应用AI研究和产品实验室，致力于为金融领域构建AI原生系统，并将前沿模型推向实际生产环境。他们的工作位于数据、研究和高风险金融决策的交汇处。
作为创始数据工程师，您将负责支持一切的数据平台：模型、实验和用户产品，这些都是苛刻的金融客户所依赖的。您将做出基础架构决策，直接与研究人员和产品工程师合作，并帮助定义数据的构建、信任和扩展方式。
您的工作内容
- 设计和构建核心数据平台，摄取、转换和提供大规模金融和替代数据集。
- 与研究人员和机器学习工程师密切合作，发布支持前沿模型的生产级数据和特征管道。
- 建立数据质量、可观测性、血缘和可重复性，涵盖实验和生产工作负载。
- 在现代云环境（AWS、GCP或Azure）中使用Docker和Kubernetes部署和操作数据服务。
- 在工具、架构和最佳实践上做出基础性选择，定义公司内数据的运作方式。
- 持续简化和发展系统，在合适的长期决策时重写管道或基础设施。
理想候选人
- 曾经拥有或构建过高性能数据系统，直接支持生产应用和机器学习模型。
- 在后端和数据基础设施方面最强，具备足够的前端知识以在需要时与网络产品进行无缝集成。
- 能够设计和发展后端服务和管道（Node.js或Python），以支持新产品功能和研究工作流。
- 至少精通一种静态类型语言，强烈倾向于类型安全、正确性和可维护系统。
- 曾在主要云提供商上使用Docker和Kubernetes部署数据工作负载和服务。
- 能够在质量和可扩展性要求时做出艰难决策，简化、重构或重建遗留管道。
- 使用AI工具加速工作，但严格审查和验证AI生成的代码，坚持合理的系统设计。
- 在高标准、高责任的环境中与其他优秀工程师共事。
- 热爱数据基础设施、分布式系统和性能方面的深层技术问题。
加分项
- 有处理金融数据（市场、风险、投资组合、交易或替代数据集）的经验。
- 熟悉机器学习基础设施，如特征存储、实验跟踪或模型服务系统。
- 在高增长初创公司或基础设施角色中有背景。
薪酬与设置
- 具有竞争力的薪水和创始人级别的股权
- 基于旧金山的混合角色，密切协作和显著的责任
- 小型精英团队构建核心基础设施，产生巨大影响
