Goodfire is hiring: Machine Learning Engineer in San Francisco

Machine Learning Engineer

Goodfire is a research company using interpretability to understand, learn from, and design AI systems. Our mission is to build the next generation of safe and powerful AInot by scaling alone, but by understanding the intelligence we're building. Scaling has proven powerful, but today's approach is fundamentally limited: we can't meaningfully understand, debug, or shape what models learn. Every engineering discipline has been gated by fundamental science and AI is at that inflection point now.

We're advancing the science of how AI systems actually work. Treating models as black boxes is an unnecessary handicapwe have access to the structures inside them, and understanding those structures lets us steer what models learn, make them safer and more useful, and extract the vast knowledge they contain. Our goal is to make AI that can be understood, debugged, and shaped like software.

Goodfire is a public benefit corporation headquartered in San Francisco with a team of the world's top interpretability researchers and engineers from organizations like OpenAI and DeepMind. We're backed by over $200M from B Capital, Menlo Ventures, Lightspeed, Eric Schmidt, and others.

About the role

We're looking for Machine Learning Engineers to help build our platform for training, evaluating, and deploying interpretable AI systems at scale. You'll play a central role in building our core technology, from training and eval tooling to product features, to achieve our mission of understanding and intentionally designing AIs.

Where you might contribute:

• Interpretability tools Building the tools and infrastructure to support understanding and intentional design of models at industry scale.
• Training infrastructure Extending and supporting our training infrastructure for large training runs.
• Product Turning state of the art interpretability research into robust, usable product features.

We'll work with you to determine the team that best aligns with your strengths.

Key responsibilities:

• Turn cutting edge interpretability research into production ready tools.
• Optimize pipelines and infrastructure for frontier model interpretability, training, and inference.
• Integrate new machine learning workflows and pipelines into our product and deploy to customers.
• Ensure system reliability, reproducibility, and performance.

Required experience

• 5+ years of experience in ML infra, research engineering, or systems programming.
• Comfort working across research and engineering boundaries.
• Expertise in Python, PyTorch or Jax, and distributed systems.
• Experience deploying and maintaining ML systems at scale.
• You care about understanding how models work internally and using that to make them more reliable and useful in the real world.

Preferred qualifications

• Open-source ML infra contributions.
• Startup or frontier lab experience in fast-moving teams.

Our values

Goodfire is looking for individuals who embody our values and share our deep commitment to making interpretability accessible. We are building a team first and foremost.

Put mission and team first

All we do is in service of our mission. We trust each other, deeply care about the success of the organization, and choose to put our team above ourselves.

Improve constantly

We are constantly looking to improve every piece of the business. We proactively critique ourselves and others in a kind and thoughtful way that translates to practical improvements in the organization. We are pragmatic and consistently implement the obvious fixes that work.

Take ownership and initiative

There are no bystanders here. We proactively identify problems and take full responsibility over getting a strong result. We are self-driven, own our mistakes, and feel deep responsibility over what we're building.

Action today

We have a small amount of time to do something incredibly hard and meaningful. The pace and intensity of the organization is high. If we can take action today or tomorrow, we will choose to do it today.

Where we work

We are hiring for this position in both our San Francisco HQ and our New York office. We are in person 5 days a week, with one company-wide remote week per month.

What we offer

This role offers market competitive salary, equity, and competitive benefits.

The expected salary range for this position is $200,000 - $400,000 USD

Most importantly, you'll have the opportunity to join a vital mission at an important point in its trajectory we are developing groundbreaking technology with a world-class team on the critical path to ensuring a safe and beneficial future for humanity. If you want to do your life's work with us, even if you believe you do not meet every single requirement, apply now.

In Summary: Goodfire is a research company using interpretability to understand, learn from, and design AI systems . Our goal is to make AI that can be understood, debugged, and shaped like software . We're looking for Machine Learning Engineers to help build our platform for training, evaluating, and deploying interpretable AI systems at scale .

En Español:

Ingeniero de aprendizaje automático

Goodfire es una empresa de investigación que utiliza la interpretabilidad para entender, aprender y diseñar sistemas de IA. Nuestra misión es construir la próxima generación de AInot seguro y potente mediante el escalón solo, pero comprendiendo la inteligencia que estamos construyendo. La escala ha demostrado ser poderosa, pero el enfoque actual está fundamentalmente limitado: no podemos comprender significativamente, deshacer errores o dar forma a lo que los modelos aprenden.

Estamos avanzando en la ciencia de cómo funcionan realmente los sistemas de IA. Tratar modelos como cajas negras es una desventaja innecesaria, tenemos acceso a las estructuras dentro de ellas y entender esas estructuras nos permite dirigir lo que aprenden los modelos, hacerlos más seguros y útiles y extraer el vasto conocimiento que contienen.

Goodfire es una corporación de beneficio público con sede en San Francisco, con un equipo de los mejores investigadores e ingenieros del mundo sobre interpretabilidad de organizaciones como OpenAI y DeepMind. Estamos respaldados por más de $200 millones de B Capital, Menlo Ventures, Lightspeed, Eric Schmidt y otros.

Buscamos ingenieros de aprendizaje automático para ayudar a construir nuestra plataforma para entrenar, evaluar e implementar sistemas inteligentes artificiales interpretables en escala. Usted desempeñará un papel central en la construcción de nuestra tecnología principal, desde herramientas de capacitación y evaluación hasta características del producto, para lograr nuestra misión de comprender y diseñar intencionalmente las IA.

Donde usted puede contribuir:

• Herramientas de interpretación Construir las herramientas e infraestructuras para apoyar la comprensión y el diseño intencional de los modelos a escala industrial.
• Infraestructura de formación Ampliación y apoyo a nuestra infraestructura de capacitación para grandes carreras.
• Productos Transformando la investigación de interpretabilidad en características robustas y utilizables del producto.

Trabajaremos contigo para determinar el equipo que mejor se adapte a tus fortalezas.

Responsabilidades clave:

• Transformar la investigación de interpretación avanzada en herramientas listas para su producción.
• Optimizar las tuberías e infraestructuras para la interpretabilidad, capacitación y inferencia de modelos fronterizos.
• Integrar nuevos flujos de trabajo y tuberías de aprendizaje automático en nuestro producto e implementarlo a los clientes.
• Garantizar la fiabilidad, reproducibilidad y rendimiento del sistema.

Lo que traerás

Experiencia requerida

• 5+ años de experiencia en infra ML, ingeniería de investigación o programación de sistemas.
• Comodidad para trabajar a través de las fronteras de la investigación e ingeniería.
• Experiencia en Python, PyTorch o Jax y sistemas distribuidos.
• Experiencia en el despliegue y mantenimiento de sistemas ML a gran escala.
• Te importa entender cómo funcionan los modelos internamente y usarlo para hacerlos más confiables y útiles en el mundo real.

Qualificaciones preferentes

• Contribuciones a la infraestructura ML de código abierto.
• Experiencia de laboratorio inicial o fronteriza en equipos rápidos.

Nuestros valores

Goodfire está buscando individuos que encarnen nuestros valores y comparten nuestro profundo compromiso de hacer accesible la interpretabilidad.

Pon la misión y el equipo en primer lugar

Todo lo que hacemos es al servicio de nuestra misión. Confiamos unos en otros, nos preocupamos profundamente por el éxito de la organización y elegimos poner a nuestro equipo por encima de nosotros mismos.

Mejorar constantemente

Estamos constantemente buscando mejorar cada pieza del negocio. Nos criticamos proactivamente a nosotros mismos y a los demás de una manera amable y reflexiva que se traduce en mejoras prácticas en la organización. Somos pragmáticos e implementamos consistentemente las correcciones obvias que funcionan.

Tomar la iniciativa

No hay espectadores aquí. Identificamos proactivamente los problemas y asumimos toda la responsabilidad de conseguir un resultado fuerte. Somos autónomos, reconocemos nuestros errores y sentimos una profunda responsabilidad por lo que estamos construyendo.

Acción actual

Tenemos poco tiempo para hacer algo increíblemente difícil e significativo. El ritmo y la intensidad de la organización son altos. Si podemos tomar medidas hoy o mañana, elegiremos hacerlo hoy.

Donde trabajamos

Estamos contratando para este puesto tanto en nuestro cuartel general de San Francisco como en nuestra oficina de Nueva York.

Lo que ofrecemos

Este puesto ofrece un salario competitivo del mercado, equidad y beneficios competitivos.

Lo más importante es que tendrás la oportunidad de unirte a una misión vital en un punto importante de su trayectoria estamos desarrollando tecnología innovadora con un equipo de clase mundial en el camino crítico para asegurar un futuro seguro y beneficioso para la humanidad.