У PayPal (NASDAQ: PYPL) ми віримо в те, що кожна людина має право повністю брати участь у глобальній економіці. Наша місія полягає в інноваціях у сфері комерції, роблячи рух грошей, продажі та покупки персональними та безпечними.
Ми шукаємо талановитого інженера з обробки даних/машинного навчання, який приєднається до нашої команди Data Solutions Engineering. Вашою роллю буде аналіз, проектування, розробка та тестування інноваційних продуктових даних. Співпраця з глобальними крос-функціональними командами є обов'язковою, адже ви будете вирішувати складні бізнес-завдання за допомогою ваших самовмотивованих навичок вирішення проблем.
Команда AMPS (AI/ML Platform and Solutions) - це динамічна одиниця PayPal, що складається з інженерів з обробки даних, машинного навчання та програмного забезпечення. Як інженер з обробки даних/машинного навчання, ви будете відігравати ключову роль у створенні просунутих рішень для даних та ML у різних доменах PayPal, включаючи ризики, шахрайство, кредитні продажі, маркетинг, підтримку клієнтів, досвід користувачів та глобальні операції. Ваші зусилля є вирішальними для інновацій та надання першокласних продуктів і послуг на великій масштабі.
Ця роль дозволить вам:
- Співпрацювати з крос-функціональними командами для розуміння бізнес-вимог та створення масштабованих рішень.
- Визначати, проектувати та керувати життєвим циклом продуктових даних.
- Застосовувати креативне мислення для вирішення проблем і просування інновацій у продуктових даних.
- Проактивно виявляти та комунікувати потенційні проблеми.
- Працювати в швидкому середовищі та адаптуватись до неоднозначних проблемних заяв.
- Надавати високоякісні рішення від концепції до впровадження.
Щоденні обов'язки:
- Проектування та підтримка масштабованих даних, які збирають та інтегрують дані з різних джерел.
- Використання сильних навичок SQL та програмування для обробки та керування великими наборами даних.
- Забезпечення цілісності, продуктивності та оптимізації операцій баз даних.
- Використання знань в Python, Scala або Java для розробки фреймворків обробки даних.
- Розгортання та моніторинг моделей машинного навчання.
- Співпраця з науковцями з даних, аналітиками та зацікавленими сторонами для задоволення вимог до даних та підтримання надійності систем даних.
Кваліфікації:
- Володіння SQL, ETL, дизайном баз даних та програмуванням на мовах, таких як Python, Scala або Java.
- Досвід роботи з технологіями Big Data, такими як Hadoop, Spark, HBase, та Kafka.
- Експертиза в роботі з хмарними платформами, такими як Google Cloud, Azure або AWS.
- Сильні аналітичні навички з можливістю визначати проблеми, збирати дані та робити обґрунтовані висновки.
- Відмінні комунікативні навички та проактивний підхід до вирішення проблем та прийняття нових викликів.
У PayPal ми цінуємо наших співробітників