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Reality Defender (YC W22)
Reality Defender (YC W22)
11 – 50 Mitarbeitende
Künstliche IntelligenzMedienSicherheit
Reality Defender entwickelt KI-gestützte Tools, mit denen Unternehmen, Regierungen und digitale Plattformen synthetische Medien erkennen können. Die Erkennungsplattform analysiert Audio, Video, Bilder und Texte auf Hinweise auf KI-generierte Inhalte und unterstützt Teams in Medien, Finanzwesen und Verwaltung dabei, Risiken wie Betrug und Desinformation zu begegnen. Der Multi-Modell-Ansatz des Unternehmens bewertet Inhalte probabilistisch und ist weder auf Wasserzeichen noch auf eine vorherige Authentifizierung angewiesen.
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Stellen im Unternehmen

Staff Data Platform Engineer

Leite die Databricks-basierte Datenplattform für die Deepfake-Erkennungsforschung von Reality Defender. Erstelle reproduzierbare multimodale Datensätze und skalierbare Pipelines zur Generierung synthetischer Daten.

USVereinigte StaatenNYNew York
210.000 $ – 260.000 $ / Jahr
RemoteVollzeitLeadErforderliche Sprache: EnglischDateningenieur
AirflowAWSAzureCloudPythonRaySparkSQLTerraformUnity

Beschreibung

  • Leite die gesamte Datenplattform für die KI-Forschung – von der kontinuierlichen Erfassung und Vorverarbeitung bis hin zu Governance und Export großer Mengen an Bild-, Video-, Audio- und Textdaten.
  • Erweitere und skaliere das Databricks-Lakehouse und den Stack für verteilte Datenverarbeitung.
  • Triff Architektur- sowie Build-or-Buy-Entscheidungen, wenn die Datenmengen wachsen.
  • Entwickle wiederverwendbare Infrastruktur, um intern synthetische Daten für verschiedene Modalitäten zu generieren.
  • Etabliere Versionierung und Herkunftsnachverfolgung von Datensätzen, Metadaten, Qualitätsprüfungen sowie einheitliche Aufteilungen für Training und Evaluation.
  • Übernimm Verantwortung für die Zuverlässigkeit und Beobachtbarkeit der Pipelines sowie die Verarbeitungskosten pro Datensatz.
  • Entwickle gemeinsam mit ML-Forschenden Self-Service-Tools, die die Modellentwicklung beschleunigen.
  • Betreue Engineers und verbessere Code-Reviews, Tests, Dokumentation und Betriebsleitfäden.
  • Stimme dich mit den Teams für Sicherheit und Compliance zu Datenverarbeitung, Lizenzierung und Zugriffskontrollen ab.
  • Lege gemeinsam mit der Engineering- und Forschungsleitung die langfristige Roadmap der Datenplattform fest.
  • Du berichtest an die Leitung des Datenbereichs.
  • In den ersten zwölf Monaten baust du eine ausgereifte Self-Service-Plattform auf, erweiterst die Generierung synthetischer Daten, lieferst reproduzierbare Evaluationsdatensätze und treibst wirkungsvolle Roadmap-Initiativen voran.

Anforderungen

  • Mindestens acht Jahre Erfahrung im Aufbau von Datenplattformen oder Infrastruktur, darunter Verantwortung auf Staff- oder Lead-Ebene für produktive Pipelines, die große Datenmengen erzeugen, erfassen oder bereitstellen.
  • Umfangreiche praktische Erfahrung mit Tools für verteilte Datenverarbeitung wie Spark oder Ray und Lakehouse-Plattformen, idealerweise Databricks, sowie Cloud-Objektspeichern wie S3, GCS oder Azure Blob.
  • Produktionserfahrung mit Databricks, Unity Catalog, Delta Lake und Spark auf AWS, einschließlich Performance-Tuning, Zugriffskontrollen und operativer Fehlerbehebung.
  • Erfahrung mit großen unstrukturierten Mediendaten wie Video, Audio oder Bildern, einschließlich großer Dateien, Dekodierung, Transkodierung und Metadatenverarbeitung im großen Maßstab.
  • Nachweisliche Erfahrung mit reproduzierbaren ML-Datensätzen durch Versionierung, Herkunftsnachverfolgung, Datenqualitätsprüfung und Orchestrierung mit Tools wie Airflow, Dagster oder Databricks Workflows.
  • Sehr gute Kenntnisse in Python und SQL.
  • Gutes Urteilsvermögen und die Fähigkeit, unklare Herausforderungen rund um Plattformen in einem schlanken Team von Anfang bis Ende eigenverantwortlich zu lösen.
  • Erfahrung mit der Automatisierung von Infrastruktur und Deployments mittels Terraform und CI/CD, einschließlich AWS-Speicher, IAM, Rechenressourcen, Databricks-Ressourcen und Umgebungen für verteilte Datenverarbeitung.
  • Erfahrung mit der Entwicklung von Pipelines zur Generierung synthetischer Daten oder dem Betrieb generativer Modelle im großen Maßstab ist von Vorteil.
  • Erfahrung in der Unterstützung von ML-Forschungsteams mit Trainings- und Evaluationsdaten, insbesondere für multimodale Modelle, ist von Vorteil.
  • Erfahrung in den Bereichen Sicherheit, Betrug, Trust and Safety oder einem anderen adversarialen Umfeld oder bei einem Start-up der Series A oder B ist von Vorteil.
  • Im Bewerbungsprozess wird eine Berechtigung zur Arbeit in den Vereinigten Staaten verlangt.
  • Je nach Arbeitsmodell wird die Bereitschaft zum Umzug vorausgesetzt, falls du derzeit nicht in New York City oder dessen Nähe wohnst.

Zusatzleistungen

  • Die Krankenversicherungsbeiträge für Mitarbeitende werden vollständig übernommen; für Angehörige gibt es eine teilweise Kostenübernahme.
  • Die Zahn- und Sehversicherungsbeiträge für Mitarbeitende und Angehörige werden vollständig übernommen.
  • Die Beiträge für kurz- und langfristige Berufsunfähigkeitsversicherung sowie Lebensversicherung für Mitarbeitende werden vollständig übernommen.
  • Flexible Spending Accounts und Health Savings Accounts sowie ein 401(k)-Programm.
  • Beteiligung am Unternehmen.
  • 20 bezahlte Urlaubstage pro Jahr.
  • 12 Wochen Elternzeit.
  • Budget für Weiterbildung und berufliche Entwicklung.
  • Monatliche Gesundheits- und Wellnessleistungen.
  • Jährliches, vom Unternehmen finanziertes Offsite.
  • Tägliches Mittagessen im Büro über Uber Eats für Mitarbeitende am Hauptsitz in New York City.
  • Fahrtkostenzuschüsse für Mitarbeitende am Hauptsitz in New York City.
  • Freitags mobiles Arbeiten für Mitarbeitende am Hauptsitz in New York City.
  • After-Work-Treffen und andere lokale Veranstaltungen für Mitarbeitende am Hauptsitz in New York City.
  • Möglichkeit auf einen jährlichen leistungsabhängigen Bonus.

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