Inżynier oprogramowania - Infrastruktura uczenia maszynowego

Kim jesteśmy

O Stripe

Stripe to platforma infrastruktury finansowej dla firm. Miliony przedsiębiorstw - od największych globalnych koncernów po najśmielsze startupy - korzystają z Stripe do akceptacji płatności, zwiększania przychodów i przyspieszania nowych szans biznesowych. Naszym celem jest zwiększenie PKB internetu, a przed nami monumentalna ilość pracy. Oznacza to, że masz niepowtarzalną szansę na uczynienie globalnej gospodarki dostępną dla wszystkich, jednocześnie wykonując najważniejszą pracę w swojej karierze.

O zespole

Grupa Infrastruktury uczenia maszynowego w Stripe dąży do stworzenia najnowocześniejszej infrastruktury i wsparcia dla budowy i operacjonalizacji modeli AI/ML dla wszystkich sektorów firmy, co obejmuje, ale nie ogranicza się do modeli, które redukują ryzyko we wszystkich produktach i usługach Stripe na całym świecie, oraz modeli pomagających naszym klientom zwalczać oszustwa, korzystając z produktów Stripe skierowanych do użytkowników, takich jak Radar i Identity. ML będzie kluczowym obszarem skupienia dla Stripe w nadchodzących latach. Dzięki niesamowitym postępom w dziedzinie AI, jesteśmy gotowi przyspieszyć adopcję AI/ML we wszystkich sektorach firmy, tworząc niezwykle skalowalną i niezawodną infrastrukturę podstawową.

Co będziesz robić

Ścisłe będziesz współpracować z inżynierami uczenia maszynowego, naukowcami zajmującymi się danymi, i zespołami infrastruktury platformy, aby zbudować potężne, elastyczne, i przyjazne dla użytkownika systemy, które istotnie zwiększają prędkość ML-Ops w całej firmie.

Odpowiedzialności

• Buduj potężną, elastyczną, i przyjazną dla użytkownika infrastrukturę, która napędza wszystko, co związane z ML w Stripe.
• Zaprojektuj i zbuduj szybkie, niezawodne usługi do trenowania i obsługi modeli ML, a następnie rozwiń tę infrastrukture na wiele regionów.
• Rozwiń usługi i biblioteki, które umożliwią inżynierom ML w Stripe płynne przejście od eksperymentów do produkcji na systemach Stripe.
• Współpracuj z zespołami produktowymi i inżynierami ML, aby opracować łatwą w użyciu infrastrukturę dla produkcyjnych modeli ML.

Kim jesteś

Szukamy osób z silnym tłem lub zainteresowaniem budową udanych produktów lub systemów; jesteś entuzjastą rozwiązywania problemów biznesowych i robienia różnicy, czujesz się komfortowo zarządzając wieloma ruchomymi częściami; i jesteś w porządku z uczeniem się nowych technologii i systemów. Wielu naszych inżynierów pracuje zdalnie z USA i Kanady, i chcielibyśmy porozmawiać z Tobą o możliwości pracy zdalnej.

Nie oczekujemy, że każdy kandydat będzie biegły we wszystkich tych obszarach. Na przykład, mamy wspaniałych członków zespołu, którzy są głęboko skoncentrowani na potrzebach swoich klientów i tworzeniu niesamowitych doświadczeń użytkownika, ale nie przyszli z ogromną wiedzą o systemach.

Minimalne wymagania

• Ponad pięć lat doświadczenia w tworzeniu aplikacji oprogramowania w dużych systemach rozproszonych.
• Silne poczucie ciekawości i chęć zarówno nauki, jak i dzielenia się wiedzą z kolegami. Doceniamy pracę w środowisku współpracy i mamy nadzieję, że Ty również.
• Solidne tło inżynieryjne i doświadczenie z infrastrukturą i/lub systemami rozproszonymi. Będziesz pracować głównie w Pythonie i Javie, ale bardziej zależy nam na Twoich ogólnych umiejętnościach inżynieryjnych niż na znajomości konkretnego języka.
• Wygoda z pełnym cyklem życia rozwoju oprogramowania, od projektu i implementacji po testowanie i wdrożenie.
• Doświadczenie w budowaniu i utrzymaniu systemów o niskiej latencji i wysokiej dostępności, zwłaszcza pod względem niezawodności, testowania i obserwowalności.
• Poczucie praktyczności: wiesz, kiedy dążyć do idealnego rozwiązania, a kiedy dostosować swoje podejście.

Preferowane kwalifikacje

• Ponad 2 lata doświadczenia w obsłudze infrastruktury uczenia maszynowego.
• Doświadczenie w optymalizacji wydajności systemów rozproszonych od początku do końca.
• Doświadczenie w trenowaniu i wdrażaniu modeli uczenia maszynowego do produkcji, aby rozwiązać kluczowe problemy biznesowe.