Lead ML Engineer

Dołącz do Mastercard, globalnego lidera w dziedzinie płatności i technologii, w naszej misji przekształcania gospodarki cyfrowej na korzyść wszystkich. Naszym celem jest uczynienie transakcji bezpiecznymi, prostymi, inteligentnymi i dostępnymi dzięki wykorzystaniu najnowocześniejszych technologii. Wykorzystując bezpieczne dane i sieci, partnerstwa oraz pasję, dążymy do tego, aby pomóc jednostkom, instytucjom finansowym, rządom i firmom osiągnąć ich pełny potencjał.

Jesteśmy oddani łączeniu i napędzaniu inkluzywnej, cyfrowej gospodarki, która przynosi korzyści wszystkim, wszędzie na świecie. Nasz współczynnik przyzwoitości (DQ) wpływa na naszą kulturę i odzwierciedla się we wszystkim, co robimy, zarówno wewnętrznie, jak i zewnętrznie. Promujemy kulturę inkluzji, sprzyjającą szacunkowi dla indywidualnych mocnych stron, poglądów i doświadczeń. Nasz różnorodny zespół pomaga nam podejmować lepsze decyzje, napędzać innowacje i dostarczać lepsze wyniki biznesowe.

Lead ML Engineer będzie podlegać Dyrektorowi ds. Zastosowań AI i współpracować z zespołem TST Applied AI. Ta rola jest kluczowa dla zwiększania wpływu AI poprzez przekształcanie prototypów w modele AI klasy produkcyjnej, utrzymywanie aktywnych modeli oraz przyczynianie się do rozwoju platformy AI Mastercard i najlepszych praktyk inżynieryjnych.

• Współpraca z naukowcami danych i strategami AI w celu opracowania wymagań dla modeli produkcyjnych.
• Projektowanie i tworzenie solidnych aplikacji do zarządzania modelami produkcyjnymi.
• Współpraca z zespołami ds. zarządzania danymi i technicznymi w celu zapewnienia zgodności z standardami AI i inżynierii Mastercard.

• Zarządzanie pełnym cyklem CI/CD dla modeli na żywo, w tym testowanie i wdrażanie.
• Nadzorowanie procesów zwrotnych etykiet i ponownego szkolenia modeli.
• Opracowywanie strategii rejestracji, alarmowania i naprawiania błędów modeli.
• Współpraca z naukowcami danych w celu projektowania i rozwijania wykrywania dryfu oraz pomiarów dokładności dla modeli na żywo.

• Współpraca z kierownictwem ds. inżynierii DS i ML w celu opracowania standardów i praktyk kodowania w zespole AI.
• Badanie, testowanie i szkolenie zespołu w zakresie wiodących platform AI, w tym bibliotek auto ML, baz danych grafowych i ram wykonawczych w chmurze.
• Wkład w strategię i zarządzanie infrastrukturą AI zespołu.

• Ponad 4 lata doświadczenia w branży inżynieryjnej, w tym co najmniej 2 lata w dziedzinie nauki danych lub inżynierii ML.
• Silne doświadczenie w Pythonie.
• Doświadczenie w rozwoju produktów danych, modeli analitycznych i zarządzaniu modelami.
• Znajomość narzędzi do zarządzania przepływem pracy AI, takich jak Airflow, Kedro lub Luigi.
• Wiedza z zakresu modelowania statystycznego, algorytmów uczenia maszynowego i analityki predykcyjnej.
• Wysoce strukturalne i zorganizowane umiejętności planowania pracy.
• Głębokie zrozumienie cyklu rozwoju AI i praktyk Agile.
• Zdolność do pracy z technologiami big data, takimi jak Hadoop, Spark lub pokrewne ram