Staff Data Engineer - AI/ML Visa AI as Services

Opis firmy
Visa to globalny lider w zakresie płatności cyfrowych, umożliwiający rocznie ponad 259 miliardów transakcji w ponad 200 krajach. Naszą misją jest łączenie świata poprzez najbardziej innowacyjną, wygodną, niezawodną i bezpieczną sieć płatności. Dążymy do umożliwienia jednostkom, firmom i gospodarkom prosperowania, dostarczając najlepsze rozwiązania płatnicze. Doświadcz życia w Visa i dokonaj znaczącego wpływu w branży z misją.

Czy jesteś gotowy, by dokonać globalnego wpływu poprzez uprzemysłowienie AI? W Visa AI as a Service (AIaS) dostarczamy AI i inteligencję decyzyjną, ciągle zwiększając wartość biznesową. Mając fundament w kompozytowych zdolnościach AI i obliczeniach zwiększających prywatność, AIaS jest na czele, napędzając uprzemysłowienie danych, modeli i aplikacji. Ta rola oferuje Ci możliwość zanurzenia się w ekscytujący punkt połączenia płatności i AI, przyspieszając Twoją naukę i wpływ w branży.

Poszukujemy Inżyniera Sztabowego w dziedzinie AIML z solidnym doświadczeniem zarówno w rozwoju, jak i produkcji systemów AI i ML. Ta rola obejmuje tworzenie i utrzymywanie nowych możliwości dla AI as a Service, poprawianie naszych platform oraz optymalizację wydajności, skalowalności i niezawodności modeli i usług AI.

Będziesz kluczowym członkiem zespołu inżynieryjnego AIaS, angażującym się w analizę nowych wymagań, projektowanie systemu, rozwój i ciągłe doskonalenie, zapewniając najlepsze rozwiązania dla naszych klientów. Ta rola wymaga dynamicznej, rozwiązującej problemy osoby ze znakomitymi umiejętnościami kodowania, testowania i rozwiązywania problemów, która jest gotowa zająć się szerokim spektrum zadań w całym cyklu życia rozwoju platformy.

To jest pozycja hybrydowa, która pozwala Ci dzielić czas między pracę zdalną a nasze biuro, na podstawie ustalonego wcześniej harmonogramu określonego przez przywództwo. To ustawienie ma na celu równoważenie elastyczności z kolaboracją i jest zaprojektowane tak, aby sprostać ewoluującym potrzebom biznesowym.

Kandydaci powinni posiadać co najmniej pięć lat odpowiedniego doświadczenia z tytułem licencjata, lub minimum dwa lata doświadczenia z zaawansowanym stopniem naukowym (np. magister, MBA, JD, MD), lub być posiadaczami doktoratu z gotowością do aplikowania wiedzy.

• Mocne umiejętności programistyczne w językach takich jak Golang, Java, Python, Rust oraz C/C++.
• Doświadczenie z dużymi danymi i technologiami czasu rzeczywistego takimi jak Hadoop, Spark, Kafka.
• Biegłość w budowaniu i utrzymywaniu inżynierii danych i modeli.
• Doświadczenie z Kubernetes, Docker oraz rozproszonymi frameworkami takimi jak Ray, Spark.
• Znajomość silników trenowania/obsługi modeli tak