🚀 Senior Infrastructure Engineer – AI, Real-Time Systems & Scale | Hybrid in San Francisco Shape the future of AI-powered voice technology.

Are you ready to build infrastructure that powers millions of real-time AI phone conversations? We’re looking for a  Senior Infrastructure Engineer  to join a fast-growing, venture-backed team in San Francisco that’s redefining how enterprises communicate at scale.

This is not your average DevOps role. You’ll be architecting bleeding-edge distributed systems, enabling ML inference at scale, and designing infrastructure that keeps real-time conversations flowing—flawlessly.

What You'll Do:

• Build for Scale:  Architect robust, low-latency systems using Kubernetes and cloud infrastructure to support high-volume voice processing.
• ML Infra, but Real-Time:  Design and optimize pipelines for training and inference of large AI models—with ultra-low latency demands.
• Wrangle Telephony:  Integrate with complex enterprise phone systems, SIP trunks, and VoIP layers. Bring new life to old-school protocols.
• See Around Corners:  Proactively anticipate scaling and reliability challenges as usage and customer expectations grow.
• Battle-Test Reliability:  Lead monitoring, alerting, and incident response efforts. 99.999% uptime isn’t a target—it’s the standard.
• Own Interesting Problems:  From streaming architectures to legacy system integration, you’ll invent and iterate on infrastructure no one’s built before.

You’ll Thrive Here If You:

• Have  5+ years building scalable, distributed systems  on cloud platforms like AWS or GCP.
• Understand the deep internals—TLS, load balancing, failover strategies, and obscure RFCs are part of your daily vocabulary.
• Have experience with  real-time systems  (streaming, voice/video, high-throughput environments).
• Embrace the  startup mindset : fast pace, ambiguity, and ownership don’t scare you—they energize you.
• Bring strong opinions, lightly held—you can advocate for your ideas, collaborate, and find the best solution as a team.
• Know your way around tools like  Terraform, Kubernetes, Docker, HAProxy, Go, TypeScript, Datadog, and GPU infra .

Bonus Points If You Have:

• Experience with  telephony protocols  (SIP, WebRTC, VOIP)
• Background in  ML infrastructure or real-time audio/video
• Exposure to  NVIDIA hardware  and performance tuning for inference