В PayPal (NASDAQ: PYPL), пионере в области цифровых платежей, мы уверены, что каждый заслуживает шанса процветать в мировой экономике. Наша миссия основывается на преобразовании коммерции по всему миру, гарантируя, что передвижение денег, продажи и опыт покупок являются глубоко персонализированными и безопасными. Мы рады объявить о вакансии Старшего инженера по ML Ops в нашей инновационной команде Платформы поддержки клиентов.
Команда Платформы поддержки клиентов в PayPal посвящена повышению качества обслуживания клиентов с использованием передовых технологий. Используя операции ML, мы сосредотачиваемся на идентификации жалоб, категоризации обращений и разработке ботов следующего поколения на базе искусственного интеллекта. Эти технологии помогают нам понимать и решать основные проблемы обслуживания клиентов, улучшая поддержку как для членов команды, так и для клиентов по всему миру.
В качестве ключевого игрока в нашей команде вы будете:
- Проектировать и создавать надежные конвейеры данных для поддержки масштабных систем машинного обучения.
- Трансформировать модели из стадий разработки в полностью операционные продуктивные системы.
- Разрабатывать и внедрять масштабируемые сервисы и инструменты машинного обучения для фаз обучения и инференции.
- Оценивать и внедрять новые технологии для оптимизации производительности и надежности системы.
- Применять лучшие практики программной инженерии в средах машинного обучения, обеспечивая целостность модели и безопасность данных.
- Тесно сотрудничать с внутренними и внешними заинтересованными сторонами для уточнения требований к системе и предоставления эффективных решений.
- Мониторить и устранять неисправности в развернутых моделях, обеспечивая их эффективность в достижении стратегических целей и операционных нужд компании.
Идеальный кандидат на должность Старшего инженера по ML Ops должен обладать:
- 5 - 8 лет опыта работы с Python, Spark, Pandas и Apache Airflow.
- Доказанный опыт в работе с технологиями обработки больших данных, включая BigQuery, Hadoop, SQL, Hive, GCP и Azure.
- Сильный опыт в Java и REST API, а также знание инструментов для развертывания машинного обучения, таких как Seldon и Triton.
- Опыт в Jenkins CI/CD для операционализации моделей машинного обучения.
- Способность создавать масштабируемые конв