Software Engineer 3

En PayPal (NASDAQ: PYPL), defendemos el derecho de cada individuo a participar activamente en la economía global. Nuestra misión es transformar el comercio a nivel mundial, haciendo que las transacciones, ventas y compras sean personalizadas y seguras.

Estamos buscando un talentoso y creativo Ingeniero en Aprendizaje Automático para unirse a nuestro equipo de Plataforma AI/ML con sede en San José, CA. Este rol requiere un enfoque centrado en el cliente, estratégico y analítico para la toma de decisiones, con un enfoque en la ejecución a gran escala.

Prosperarás construyendo y optimizando plataformas a gran escala, posees una profunda pasión por aprovechar tecnologías avanzadas y mantienes una dedicación a la innovación y al éxito en el mercado. Esta posición ofrece la oportunidad de resolver problemas del mundo real y adquirir experiencia práctica a lo largo de todo el ciclo de vida del Aprendizaje Automático. Diseñarás, construirás y optimizarás plataformas para pipelines de ML e infraestructura de datos, obteniendo experiencia en diversos sectores mientras colaboras con científicos de datos, investigadores e ingenieros.

El equipo de Plataforma AI/ML de PayPal es responsable de desarrollar la infraestructura que los científicos de datos necesitan para gestionar el ciclo de vida completo del desarrollo de modelos. Nuestra innovadora infraestructura ML apoya funciones clave del producto como Riesgo de Fraude, Cumplimiento, Personalización, Recomendaciones, Éxito del Cliente y más en todo PayPal.

Habilidades Clave:

• Fuertes habilidades de pensamiento crítico y resolución de problemas para abordar desafíos técnicos y no técnicos complejos
• Capacidad para influir en todos los niveles organizativos y en múltiples dominios
• Aptitud para liderar discusiones técnicas y de ciencia de datos complejas, colaborando con científicos de datos, ingenieros de datos, analistas y desarrolladores

Responsabilidades Diarias:

• Diseñar y desarrollar plataformas escalables y eficientes, permitiendo a los científicos de datos construir, implementar y monitorear soluciones de ML de punta a punta
• Asegurar alta calidad de código, rendimiento y fiabilidad a través de pruebas rigurosas, revisiones de código y adherencia a las mejores prácticas
• Investigar e integrar técnicas, herramientas y marcos de aprendizaje automático de última generación en la plataforma
• Comunicar de manera efectiva y fomentar una cultura de colaboración, innovación y aprendizaje continuo
• Explorar técnicas avanzadas de aprendizaje profundo y asociarse con equipos de ciencia de datos e ingeniería de dominio para apoyar la transformación empresarial a través de la IA
• Construir asociaciones de confianza con líderes de negocio, producto, científicos de datos y arquitectura para impulsar la entrega optimizada del producto de plataforma

Requisitos:

• Historial comprobado en alcanzar objetivos de ingeniería y entrega/escalabilidad de plataformas en entornos de alto volumen y ritmo rápido
• Título de Maestría/Licenciatura en Ciencias de la Computación, Ingeniería Informática, Aprendizaje Automático, Minería de Datos, Sistemas de Información, o campos relacionados, o experiencia equivalente
• Competencia en conceptos, algoritmos y técnicas de aprendizaje automático con experiencia práctica en el desarrollo e implementación de modelos de ML
• Experiencia en lenguajes de programación como Python, Go y Java, y experiencia con bibliotecas/marcos de ML como TensorFlow, PyTorch y scikit-learn
• Experiencia con plataformas en la nube (por ejemplo, AWS, Azure, GCP) y tecnologías de contenedorización (por ejemplo, Docker, Kubernetes)
• Fuertes habilidades de comunicación, liderazgo y mentoría
• Experiencia con Jupyter Notebook, Kubeflow, Airflow, Argo, GPU y HPC
• Experiencia construyendo infraestructura de ML o plataformas de MLOps y tecnologías de Big Data como Hadoop, BigQuery, Spark, Hive y HDFS

Nombre de la Empresa: PayPal

Título del Trabajo: Ingeniero de Software 3

Porcentaje de Viajes: 0%

PayPal está comprometido con prácticas de compensación justas y equitativas. La compensación varía según factores como la ubicación y