Senior ML Systems Engineer, LLMs

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TRM Labs

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201 - 500 Mitarbeiter

Gegründet 2018

₿ Crypto

📋 Compliance

🤝 B2B

Crypto • Compliance • B2B

TRM Labs ist ein Unternehmen für Blockchain-Intelligence, das Transaktionsüberwachung, Forensik und Compliance-Lösungen für Unternehmen und öffentliche Organisationen anbietet, die mit Kryptowährungen arbeiten. Ihre Plattform und Produkte (Beispiele: Compliance360, Investigation360, Seizure360, Supervision360, BlockInt API, MCP, Wallet-Screening, Know-Your-Asset) unterstützen Banken, Krypto-Unternehmen, Regulierungsbehörden, Strafverfolgungsbehörden und Steuerbehörden dabei, illegale Krypto-Aktivitäten zu erkennen, zu untersuchen und zu blockieren, Beschlagnahmungen zu unterstützen und Anforderungen zur Geldwäschebekämpfung und Terrorismusfinanzierung sowie zur Aufsicht zu erfüllen. TRM bietet außerdem Schulungen und Zertifikate (TRM Academy) sowie professionelle Dienstleistungen wie Incident Response und Kapazitätsentwicklung an.

Beschreibung

• Build reusable CI/CD workflows for model training, evaluation, and deployment — integrating Langfuse, GitHub Actions, and experiment tracking, etc. • Automate model versioning, approval workflows, and compliance checks across environments. • Build out a modular and scalable AI infrastructure stack — including vector databases, feature stores, model registries, and observability tooling. • Partner with engineering and data science to embed AI models and agents into real-time applications and workflows. • Continuously evaluate and integrate state-of-the-art AI tools (e.g. LangChain, LlamaIndex, vLLM, MLflow, BentoML, etc.). • Drive AI reliability and governance, enabling experimentation while ensuring compliance, security, and uptime. • Build and enhance AI/ML Model Performance • Ensure data accuracy, consistency and reliability, leading to better model training and inferencing. • Deploy infrastructure to support offline and online evaluation of LLMs and agents — including regression testing, cost monitoring, and human-in-the-loop workflows. • Enable researchers to iterate quickly by providing sandboxes, dashboards, and reproducible environments.

🎯 Anforderungen

• Write high-quality, maintainable software — primarily in Python, but we value engineering ability over language familiarity. • Have a strong background in scalable infrastructure, including: • Containerization and orchestration (e.g. Docker, Kubernetes) • Infrastructure-as-code and deployment (e.g. Terraform, CI/CD pipelines) • Monitoring and logging frameworks (e.g. Datadog, Prometheus, OpenTelemetry) • Understand and implement ML Ops best practices, including: • Model versioning and rollback strategies • Automated evaluation and drift detection • Scalable model and agent serving infrastructure (e.g. vLLM, Triton, BentoML) • Deploy and maintain LLM and agentic workflows in production, including: • Monitoring cost, latency, and performance • Capturing traces for analysis and debugging • Optimizing prompt/response flows with real-time data access • Demonstrate strong ownership and pragmatism, balancing infrastructure elegance with iterative delivery and measurable impact.

🏖️ Vorteile

• Additionally, this role may be eligible to participate in TRM’s equity plan.