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Fingerprint

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Cybersecurity • API • SaaS

Fingerprint ist ein Technologieunternehmen mit Schwerpunkt auf Lösungen zur Bot-Erkennung und -Identifikation. Die Plattform hilft Unternehmen, eine sichere Online-Umgebung zu gewährleisten, indem sie Nutzer präzise identifiziert und zwischen echten Nutzern und automatisierten Bots unterscheidet. Für die einfache Integration in unterschiedliche Anwendungen stellt das Unternehmen Developer Guides und Workspace Settings bereit und verbessert so Sicherheit und User Experience.

51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2019

🔒 Cybersecurity

🔌 API

☁️ SaaS

💰 €32.000.000 Series B im 2021-11

Beschreibung

• Entwurf, Aufbau und Wartung produktionsreifer ML-Lösungen und Infrastrukturen zur Unterstützung der Betrugserkennung • Überführung von AI-/ML-Anwendungen vom Prototypen in die Produktion in enger Zusammenarbeit mit Data Scientists und cross-funktionalen Teams • Architektur für End-to-End-ML-Infrastruktur: Feature Engineering, Datenpipelines, Model Serving, CI/CD, Observability und Retraining • Führung der Entwicklung von ML-Systemen mit Fokus auf Performance, Skalierbarkeit und Wartbarkeit • Zusammenarbeit mit Teams (Data Scientists, Data Engineers, Plattform-Teams, fachliche Stakeholder), um Lösungen an Produktanforderungen auszurichten • Vorantreiben von MLOps-Best Practices: Versionierung, Experimentieren, Testing, Deployment und Monitoring von ML-Modellen • Entwicklung wiederverwendbarer Komponenten, Templates und Automatisierungen zur Skalierung der ML-Entwicklung • Verantwortung für Features von der Konzeption bis zur Bereitstellung und Sicherstellung nahtloser Integration in Plattformkomponenten • Teilnahme an einer gemeinsamen Bereitschaftsrotation (On-Call)

🎯 Anforderungen

• Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Data Science oder einem verwandten Fachgebiet oder gleichwertige Berufserfahrung • Mindestens 5 Jahre Erfahrung als ML Engineer • Erfahrung beim Etablieren und Vorantreiben von Best Practices für ML/MLOps in einem wachsenden Technologieunternehmen • Fundiertes Verständnis grundlegender ML-Konzepte, einschließlich überwachten und unüberwachten Lernens, Modellevaluierung und Feature Engineering • Praktische Erfahrung mit modernen ML-Frameworks wie CatBoost, LightGBM, TensorFlow oder PyTorch • Erfahrung in der Bereitstellung von Modellen auf Cloud-Plattformen wie AWS, GCP oder Azure unter Verwendung von Tools wie SageMaker, Vertex AI oder Azure ML • Erfahrung mit Containerisierung und Orchestrierungstechnologien wie Docker und Kubernetes • Erfahrung mit CI/CD-Pipelines und MLOps-Tools (z. B. MLflow, Feast, Weights & Biases) • Fähigkeit, in unklaren bzw. wenig strukturierten Umgebungen mit minimaler Anleitung erfolgreich zu arbeiten • Gute Englischkenntnisse für klare Kommunikation in einem globalen Remote-Team • Muss berechtigt sein, von seinem Wohnsitz aus zu arbeiten (Fingerprint sponsert keine Visa)

🏖️ Vorteile

• 100% Remote-Unternehmen (weltweit verteilt) • Starker Open-Source-Fokus (FingerprintJS) • Inklusive Arbeitsumgebung, die Personen aus unterrepräsentierten Gruppen im Tech-Bereich fördert