Engineering with Impact :
Data Platform at TRM (en anglais)

Qu'est-ce qui vous a conduit à la CRT ?

Après avoir obtenu un diplôme en informatique à l'université de Pennsylvanie, j'ai travaillé sur l'infrastructure de données des véhicules autonomes chez Lyft. Mon équipe était chargée d'ingérer des pétaoctets de données et de construire des systèmes distribués à grande échelle, des API et des produits de données.

J'ai décidé de rejoindre TRM après avoir lu un rapport sur le paysage des données et de l'infrastructure des actifs numériques, qui décrivait une demande croissante d'blockchain intelligence exploitable.

J'ai décidé de rejoindre TRM après avoir lu un rapport sur le paysage des données et de l'infrastructure des actifs numériques, qui décrivait une demande croissante d'blockchain intelligence exploitable. Grâce à mon expérience dans le domaine des données et de l'infrastructure d'apprentissage automatique, j'étais intéressé par la façon dont cela pouvait être appliqué à la criminalistique de la blockchain. J'étais également à la recherche d'une startup à croissance rapide.

Parlez-nous un peu de votre expérience au sein de TRM.

Il est passionnant d'être dans une entreprise à ce stade de croissance. Le défi et la rapidité du travail, ainsi que l'étendue des responsabilités, me poussent constamment à sortir de ma zone de confort. Nous expédions très rapidement. En conséquence, chaque saison de mon passage chez TRM a été extrêmement différente. Il m'a fallu du temps pour m'habituer à être constamment en mouvement, mais je ne m'ennuie certainement jamais !

Comment s'est déroulé le travail sur l'outil TRM Forensics ?

J'aime travailler sur TRM Forensics parce que j'ai l'occasion de résoudre des problèmes de données intéressants tout en me concentrant sur le client. Forensics permet aux utilisateurs d'analyser les adresses et les entités de crypto-monnaie et de retracer les flux d'actifs numériques entre elles. Vous pouvez représenter les flux entre les adresses et les entités de crypto-monnaie sur un graphique unique et explorer une adresse ou une entité individuelle pour comprendre ses portefeuilles d'actifs et de risques, l'historique des transactions et l'exposition directe et indirecte aux contreparties, entre autres.

L'un de mes projets préférés a été la mise en place des pipelines de données et des interfaces qui supportent une fonctionnalité Forensics qui visualise les relations transactionnelles entre les éléments du graphique que les utilisateurs n'ont pas encore tracés sur leur graphique. Il a été gratifiant d'apprendre que cette fonctionnalité permet aux enquêteurs de trouver de nouveaux liens dans de grands graphes complexes.

Vous avez dit que vous aimiez la règle des 80/20, dites-nous en plus !

J'améliore continuellement ma capacité à appliquer la règle des 80/20 à mon travail. Il s'agit du principe selon lequel 80 % de l'impact provient souvent de 20 % de l'apport. Dans mon travail, cela se traduit par une réduction du champ d'application et une concentration sur le travail d'ingénierie qui résout les besoins les plus pressants des utilisateurs.

Cela signifie que chaque ingénieur a un large éventail de responsabilités ayant un impact important.

L'amélioration de cette compétence est essentielle à la réussite de notre équipe, car bien que TRM se développe rapidement, nous avons toujours une équipe d'ingénieurs réduite. Cela signifie que chaque ingénieur a un large éventail de responsabilités ayant un impact important. L'environnement est stimulant mais indulgent. Chez TRM, on s'attend à ce que vous échouiez parfois : l'important est d'apprendre de vos erreurs, d'échouer différemment la prochaine fois et de ne jamais cesser d'apprendre !