Über die Stelle
Principal Rust Engineer — ML-Infrastruktur (KI-Training)
Über die Rolle
Was wäre, wenn Ihre Beherrschung von Rust direkt die Infrastruktur prägen könnte, die die nächste Generation von KI-Modellen antreibt? Wir suchen einen Principal Rust Engineer, der die Hochleistungssysteme aufbaut und optimiert, auf die führende KI-Labore angewiesen sind – von Daten-Pipelines und Annotationstools bis hin zu Evaluierungsinfrastruktur, die Modellqualität in großem Maßstab vorantreibt.
Dies ist eine vollständig remote, flexible Vertragsrolle für Engineers, die Rust tiefgehend kennen und an Problemen arbeiten möchten, die tatsächlich relevant sind. Sie arbeiten direkt mit Forschungs- und Engineering-Teams an der Spitze der KI-Entwicklung zusammen.
- Organisation: Alignerr
- Typ: Vertrag auf Stundenbasis
- Standort: Remote
- Zeitaufwand: 20–40 Stunden/Woche
Was Sie tun werden
- Hochleistungs-Rust-Systeme entwerfen, aufbauen und optimieren, die KI-Daten-Pipelines und Modell-Evaluierungs-Workflows unterstützen
- Full-Stack-Tooling und Backend-Services für Datenannotation, Validierung und Qualitätskontrolle in großem Maßstab entwickeln
- Zuverlässigkeit, Performance und Sicherheit in Produktions-Rust-Codebasen verbessern
- Engpässe und Edge Cases in Daten- und Systemverhalten identifizieren und anschließend skalierbare, dauerhafte Korrekturen implementieren
- Mit Daten-, Forschungs- und Engineering-Teams zusammenarbeiten, um Modelltrainings- und Evaluierungs-Workflows zu beschleunigen
- An synchronen Design-Reviews teilnehmen, um Architektur- und Implementierungsentscheidungen zu iterieren
Wer Sie sind
- 5+ Jahre Berufserfahrung mit produktionsreifem Rust für datenintensive Anwendungen
- Tiefgehendes Verständnis von Speicherverwaltung, Ownership-Semantik und Zero-Copy-Deserialisierung mit minimalem Laufzeit-Overhead
- Erfahrung mit der Integration von Rust in Machine-Learning-Frameworks oder spaltenorientierte Datenstandards (z. B. Arrow, Parquet) zur Unterstützung von Modelltrainings-Workflows
- Ausgeprägte schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten in Englisch — Sie können technische Entscheidungen klar vermitteln
- In der Lage, sich mit 20–40 Stunden pro Woche mit hoher Eigenständigkeit und Zuverlässigkeit zu engagieren
Wünschenswert
- Frühere Erfahrung mit Datenannotationssystemen, Datenqualitäts-Pipelines oder KI-Evaluierungsinfrastruktur
- Vertrautheit mit KI/ML-Workflows, Modelltraining oder Benchmarking-Pipelines
- Erfahrung mit Design verteilter Systeme oder Entwickler-Tooling
- Hintergrund in Performance-Profiling und System-Observability
Warum zu uns kommen
- An echten Produktionssystemen arbeiten, die von führenden KI-Forschungslaboren genutzt werden — nicht an Spielzeugprojekten
- Vollständig remote und async-freundlich — arbeiten Sie von wo auch immer Sie am besten denken
- Freelance-Autonomie kombiniert mit sinnvoller, wirkungsvoller technischer Arbeit
- Mit erstklassigen Engineers und Forschern an der Spitze der KI zusammenarbeiten
- Potenzial für fortlaufende Zusammenarbeit und Vertragsverlängerung, wenn neue Projekte starten