Senior Software Engineer – AI Infrastructure

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Kraken Digital Asset Exchange

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1001 - 5000 Mitarbeiter

Gegründet 2011

₿ Crypto

💸 Finanzen

💳 Fintech

Crypto • Finance • Fintech

Kraken Digital Asset Exchange ist eine Kryptoplattform, die den Kauf und Verkauf von über 200 Kryptowährungen ermöglicht, darunter Bitcoin, Ethereum und viele weitere. Seit der Gründung im Jahr 2011 bietet Kraken eine umfassende Funktionssuite für Einsteiger und erfahrene Trader, etwa fortgeschrittene Trading-Interfaces und Margin Trading. Die Plattform setzt auf branchenführende Sicherheit, tiefe Liquidität und einen 24/7-Kundensupport und ist damit weltweit eine vertrauenswürdige Wahl. Kraken bedient sowohl private Anleger als auch institutionelle Kunden und bietet Services wie OTC-Trading und Custody. Das Unternehmen bekennt sich zu Transparenz durch Proof of Reserves und werteorientiertes Handeln. Kraken ist global tätig, unterstützt Kunden in über 190 Ländern und verzeichnet ein vierteljährliches Handelsvolumen von über 207 Milliarden US-Dollar. Zugleich wird darauf hingewiesen, dass Krypto-Investments ein hohes Risiko bergen und es in einigen Rechtsordnungen an Regulierung fehlt.

Beschreibung

• Design and build the infrastructure layer powering AI agent systems in production • Develop high-performance Rust services that handle model inference, orchestration, and execution • Architect scalable systems capable of supporting millions of users and high request throughput • Build reliable ML infrastructure and MLOps patterns for model deployment, evaluation, and monitoring • Define guardrails, observability, and failure handling for agent-driven workflows • Optimize latency, throughput, and cost across inference and orchestration layers • Partner closely with the Agent Systems team to translate experimental prototypes into hardened production systems • Contribute to foundational infrastructure decisions in a high-scale, high-impact environment

🎯 Anforderungen

• 5+ years of experience building and operating high-scale production systems • Strong proficiency in Rust and systems-level programming • Deep understanding of distributed systems, reliability engineering, and performance optimization • Experience operating services serving millions of users or high-throughput workloads • Familiarity with ML infrastructure, model serving, or MLOps in production environments • Experience designing observability, monitoring, and failure recovery systems • Strong collaboration skills working across infrastructure and applied engineering teams • High ownership mindset in high-stakes production environment

🏖️ Vorteile

• Health insurance • 401(k) matching • Flexible work hours • Paid time off • Remote work options