Nethermind，这个在区块链工程与研究领域的知名团队，刚刚发布了一条令人振奋的推文，宣布他们正在寻找一位机器学习工程师。这个职位深入涉及计算机视觉和他们专有的 PalmCode 算法，目标是加强去中心化世界中的生物识别安全。如果你热衷于将 AI 与区块链结合，这可能是一个改变游戏规则的机会。

那条开启一切的推文

在 2025 年 9 月 9 日，@NethermindEth 发布了一条帖子，强调招聘信息：“Machine Learning Engineer @ Nethermind 🧠”。职位说明涉及为嵌入式设备构建生物识别机器学习模型，包括反欺骗检测和 3D 手掌匹配，并着重于 TEE-secure inference。推文直接链接到职位申请页面，邀请申请者加入他们在爱丁堡的团队。

拆解职位内容

这可不是一般的 ML 职位。作为一名专注于计算机视觉与 PalmCode 算法的机器学习工程师，你将亲自开发用于 presentation attack detection 的模型——比如识别伪造的手部或试图用 3D 打印品欺骗系统的行为。你还会优化 Nethermind 的 PalmCode，这是一种独特的生物识别技术，并创建能在嵌入式设备上高效运行的轻量级模型。

主要职责包括：

• 使用计算机视觉提升反欺骗检测能力。
• 优化 PalmCode 以实现精准的生物识别匹配。
• 与硬件团队合作，在 Trusted Execution Environments (TEE) 中实现安全推理（TEE 是处理器中隔离的区域，用于保护敏感数据）。
• 管理数据集、评估模型，并在生物识别安全研究方面保持领先。

任职要求？你需要在计算机视觉、以及 PyTorch 或 TensorFlow 等深度学习框架方面有扎实经验，并具备在边缘设备上部署 ML 的技能。拥有生物识别或嵌入式 ML 背景将是很大的加分项，同时需要良好的数学与编程基础。

为什么生物识别在区块链中很重要

Nethermind 不再只是构建 Ethereum 客户端；他们正在开拓以隐私为先的数字身份系统。他们的生物识别身份项目结合了掌静脉和掌纹识别以及零知识密码学——这类技术可以在不泄露细节的情况下证明某件事为真。这意味着可以在不暴露个人数据的情况下实现安全认证，非常适合区块链应用。

想象在 DeFi 或 meme 代币空投中防止 Sybil 攻击的情景：某人通过创建多个虚假账户来操纵系统。通过生物识别证明，你可以在 DAO 中确保“一个人一票”，或者在 quadratic funding 中实现公平分配，同时保持身份隐私。对 meme 代币爱好者而言，这可能意味着更安全的社区、更少的诈骗，以及在基于 Ethereum 或 Layer-2 网络构建的平台上更值得信赖的互动。

Nethermind 的硬件部门正在打造防篡改设备，这些设备能与 Web3 协议无缝集成，使该职位在 AI、硬件与区块链之间架起关键桥梁。

这如何融入 Meme 代币生态

尽管 meme 代币依赖炒作与社区，但像安全身份这样的底层技术可以提升它们的质量。试想更好的在线平台与游戏的机器人检测，或者 meme 社区聚集的活动能杜绝欺诈。作为区块链从业者，关注 Nethermind 这样的团队带来的创新，有助于我们构建更具韧性的生态系统。无论你是在交易狗狗主题的币，还是深入严肃的 DeFi，生物识别安全的进步都可能间接提升信任与采用率。

如果这激发了你的兴趣，请前往职位列表并申请。Nethermind 提供协作的文化、职业发展机会，以及参与可能塑造去中心化技术未来的前沿项目的机会。