Ingeniero de Software - Infraestructura de Aprendizaje Automático

Quiénes somos

Acerca de Stripe

Stripe es una plataforma de infraestructura financiera para empresas. Millones de compañías, desde las empresas más grandes del mundo hasta las startups más ambiciosas, usan Stripe para aceptar pagos, aumentar sus ingresos y acelerar nuevas oportunidades de negocio. Nuestra misión es aumentar el PIB de internet y tenemos una cantidad asombrosa de trabajo por delante. Eso significa que tienes una oportunidad sin precedentes para poner la economía global al alcance de todos, mientras realizas el trabajo más importante de tu carrera.

Acerca del equipo

El grupo de Infraestructura de Machine Learning en Stripe busca proporcionar infraestructura y soporte de última generación para construir y operacionalizar modelos de IA/ML para todos los verticales de negocio dentro de la empresa, incluyendo pero no limitado a modelos que mitiguen los riesgos en todos los productos y servicios de Stripe a nivel mundial, y modelos que ayuden a nuestros clientes a combatir el fraude mediante el aprovechamiento de productos de Stripe orientados al usuario, como Radar e Identity. ML es una prioridad máxima para Stripe en los próximos años. Con los fenomenales desarrollos que están ocurriendo en el campo de la IA, estamos posicionados para acelerar la adopción de AI/ML en todas partes de la compañía al construir una infraestructura fundacional altamente escalable y confiable.

Qué harás

Trabajarás de cerca con ingenieros de machine learning, científicos de datos y equipos de infraestructura de plataforma para construir sistemas poderosos, flexibles y fáciles de usar que aumenten sustancialmente la velocidad de ML-Ops en toda la compañía. 

Responsabilidades

• Construir una infraestructura poderosa, flexible y fácil de usar que impulsa todo ML en Stripe.
• Diseñar y construir servicios veloces y confiables para el entrenamiento y servicio de modelos de ML, y escalar esa infraestructura en múltiples regiones.
• Crear servicios y bibliotecas que permitan a los ingenieros de ML en Stripe hacer la transición sin problemas de la experimentación a la producción en los sistemas de Stripe.
• Colaborar con equipos de producto e ingenieros de ML para desarrollar una infraestructura fácil de usar para modelos de ML de producción.

Quién eres

Buscamos personas con una sólida experiencia o interés en desarrollar productos o sistemas exitosos; te apasiona resolver problemas de negocio e impactar, te sientes cómodo manejando muchas piezas en movimiento; y te sientes cómodo aprendiendo nuevas tecnologías y sistemas. Muchos de nuestros ingenieros trabajan de forma remota tanto en los Estados Unidos como en Canadá, y estaremos encantados de hablar contigo sobre la posibilidad de trabajar de forma remota.

No se espera que ningún candidato tenga experiencia en todas estas áreas. Por ejemplo, tenemos miembros del equipo maravillosos que realmente están enfocados en las necesidades de sus clientes y en crear experiencias de usuario increíbles, pero que al principio no tenían tanto conocimiento de los sistemas.

Requisitos mínimos

• Más de cinco años de experiencia en la construcción de aplicaciones de software en sistemas distribuidos a gran escala.
• Un fuerte sentido de la curiosidad y el deseo de aprender y compartir conocimientos con tus compañeros. Nos gusta trabajar en un ambiente colaborativo y esperamos que a ti también.
• Una sólida formación en ingeniería y experiencia con infraestructura y/o sistemas distribuidos. Trabajarás principalmente en Python y Java, pero nos importa más tus habilidades generales de ingeniería que tu conocimiento de un lenguaje específico.
• Familiaridad con todo el ciclo de vida del desarrollo de software, desde el diseño y la implementación hasta las pruebas y el despliegue.
• Experiencia en la construcción y mantenimiento de sistemas de alta disponibilidad y baja latencia, especialmente en lo que respecta a la fiabilidad, las pruebas y la observabilidad.
• Un sentido de pragmatismo: sabes cuándo apuntar a la solución ideal y cuándo ajustar el rumbo.

Calificaciones preferidas

• Más de 2 años de experiencia apoyando la Infraestructura de Machine Learning.
• Experiencia en la optimización del rendimiento de punta a punta de los sistemas distribuidos.
• Experiencia en el entrenamiento y envío de modelos de machine learning a la producción para resolver problemas críticos de negocio.