Senior Software Engineer – AI Infrastructure

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Kraken Digital Asset Exchange

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1001 - 5000 employés

Fondée en 2011

₿ Crypto

💸 Finance

💳 Fintech

Crypto • Finance • Fintech

Kraken Digital Asset Exchange est une plateforme de cryptomonnaies qui permet d’acheter et de vendre plus de 200 cryptomonnaies, dont Bitcoin, Ethereum et bien d’autres. Fondée en 2011, Kraken propose une suite complète de fonctionnalités pour les traders débutants comme expérimentés, telles que des interfaces de trading avancées et le trading sur marge. La plateforme met l’accent sur une sécurité de premier plan, une liquidité profonde et un support client 24h/24 et 7j/7, ce qui en fait un choix de confiance pour les utilisateurs du monde entier. Kraken s’adresse aux investisseurs particuliers comme aux clients institutionnels, avec des services tels que la négociation OTC (de gré à gré) et la conservation (custody). L’entreprise est engagée en faveur de la transparence grâce à son Proof of Reserves et à des valeurs guidées par sa mission. Kraken opère à l’échelle mondiale, accompagnant des clients dans plus de 190 pays, avec un volume de trading trimestriel supérieur à 207 milliards de dollars. Les utilisateurs sont toutefois informés des risques élevés associés aux investissements en crypto et du manque de réglementation dans certaines juridictions.

Description

• 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

🎯 Exigences

• 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

🏖️ Avantages

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