Canadá
Databricks
Stripe
Ingeniero/a de Software Staff, Plataforma de Machine Learning
Canadá
Toronto, Ontario, Canadá
AWS
Traducción automática. Consulta el original.
QUIÉNES SOMOS
SOBRE STRIPE
QUIÉN ERES
Stripe es una plataforma de infraestructura financiera para empresas. Millones de empresas —desde las mayores corporaciones del mundo hasta las startups más ambiciosas— utilizan Stripe para aceptar pagos, aumentar sus ingresos y acelerar nuevas oportunidades de negocio. Nuestra misión es aumentar el PIB de internet, y tenemos una cantidad asombrosa de trabajo por delante. Esto significa que tienes una oportunidad sin precedentes para poner la economía global al alcance de todos, mientras realizas el trabajo más importante de tu carrera.
SOBRE EL EQUIPO
Stripe procesa más de 1.9 billones de dólares en volumen de pagos al año, lo que supone aproximadamente el 1.6% del PIB mundial, para millones de clientes, desde startups hasta grandes empresas. La enorme cantidad de datos convierte a Stripe en uno de los mejores lugares para hacer machine learning. Si bien es una parte integral de casi todas las líneas de producto en Stripe (por ejemplo, Pagos, Radar, Capital, Facturación, etc.), tenemos muchas oportunidades interesantes para innovar en la Plataforma de ML en Stripe.
El equipo de Plataforma de ML crea las plataformas y servicios que permiten a los ingenieros de ML y científicos de datos de toda Stripe tomar datos y construir características y modelos desde el prototipo hasta la producción, de forma fiable, con baja latencia y a escala. Nuestro alcance abarca la infraestructura de entrenamiento de ML, el servicio y despliegue de modelos, la computación de características y el servicio en línea, la observabilidad y monitorización, y las capacidades de IA agentiva. Trabajamos en estrecha colaboración con los equipos de producto, los científicos de datos y los equipos de infraestructura de plataforma para construir sistemas potentes, flexibles y fáciles de usar que aumenten sustancialmente la velocidad de ML en toda la empresa.
QUIÉN ERES
Buscamos a alguien que cumpla los requisitos mínimos para ser considerado/a para el puesto. Si cumples estos requisitos, te animamos a postularte. Las calificaciones preferidas son un plus, no un requisito.
QUÉ HARÁS
Serás un líder técnico en el espacio de la Plataforma de ML y un contribuyente clave en la evolución de las plataformas que impulsan los productos de Stripe basados en ML. Como Ingeniero/a Staff, tomarás decisiones con un gran impacto en Stripe. Influirás en nuestras inversiones y estrategia, al tiempo que harás que nuestros sistemas sean más fiables, seguros y un placer de usar. Trabajarás de forma interfuncional con otro personal técnico, científicos de datos, productos y liderazgo sénior para aumentar el impacto del ML en Stripe.
Ayudarás a definir la estrategia a largo plazo y liderarás la dirección técnica para la próxima generación de infraestructura de ML que impulsa los productos de Stripe basados en ML.
RESPONSABILIDADES
- Asumir la propiedad de la arquitectura de extremo a extremo y el diseño del sistema para proyectos grandes y complejos en Plataforma de ML.
- Definir la dirección técnica para proyectos altamente ambiguos, transformando necesidades complejas de los usuarios en una estrategia de plataforma duradera.
- Diseñar arquitecturas de sistemas para los problemas más desafiantes de la Plataforma de ML en una o más áreas, incluyendo orquestación de flujos de trabajo de IA y ML, infraestructura de cómputo escalable con CPU y GPU, entrenamiento de modelos, ajuste fino de LLM, inferencia de modelos de baja latencia, almacenes de características a gran escala, monitorización en tiempo real y orquestación de LLM y agentes.
- Convertir ideas de alto apalancamiento en soluciones tangibles y robustas que moldeen la hoja de ruta de la plataforma y del producto, combinando la excelencia técnica con la resolución creativa de problemas.
- Definir el alcance y liderar grandes proyectos con un impacto empresarial significativo, llevándolos desde los requisitos hasta el diseño, la implementación y la operación en producción.
- Trabajar directamente con ingenieros de ML, científicos de datos y equipos de producto para traducir sus necesidades en requisitos funcionales y soluciones técnicas escalables.
- Arbitrar decisiones críticas que equilibren prioridades contrapuestas, al tiempo que se cumplen las restricciones de latencia, fiabilidad, coste y seguridad.
- Servir como representante clave de ingeniería, interactuando con líderes sénior en toda Stripe y asesorando al equipo de liderazgo sobre consideraciones técnicas clave relacionadas con el ciclo de vida completo de ML.
- Impulsar iniciativas técnicas inter-equipos que mejoren la velocidad de desarrollo de ML y la madurez de MLOps en toda la empresa.
- Mentorizar y desarrollar a otros ingenieros. Servir como modelo a seguir para diseñar, implementar y operar grandes sistemas de software.
REQUISITOS MÍNIMOS
- 10+ años de experiencia profesional en desarrollo de software, o experiencia equivalente en el dominio, con una sólida base en arquitectura orientada a servicios y sistemas distribuidos a gran escala.
- Historial de haber sido líder técnico, con la capacidad de proporcionar dirección técnica, liderar iniciativas multi-equipo y mentorizar a los miembros del equipo.
- Experiencia en la construcción y operación de plataformas de ML en producción en una o más áreas como entrenamiento de modelos, servicio de modelos, orquestación o sistemas de datos de ML, con requisitos de rendimiento, fiabilidad, escalabilidad y eficiencia de costes.
- Sólidas intuiciones de producto y una profunda comprensión del contexto empresarial en el que operas.
- Sólidas habilidades de comunicación con la capacidad de explicar conceptos técnicos complejos tanto a partes interesadas técnicas como no técnicas.
- Capacidad demostrada para trabajar de forma interfuncional, colaborando eficazmente con ingenieros de ML, científicos de datos, ingenieros de software, gerentes de producto y partes interesadas del negocio.
- La capacidad de prosperar con un alto nivel de autonomía y responsabilidad, y comodidad operando en entornos ambiguos.
- Experiencia práctica utilizando herramientas de IA para acelerar tu forma de trabajar.
CALIFICACIONES PREFERIDAS
- Experiencia en la construcción de infraestructura de entrenamiento, servicio o datos de ML a gran escala para casos de uso de machine learning, como entrenamiento distribuido, inferencia de modelos, almacenes de características, computación de características en tiempo real y registros de modelos.
- Experiencia con sistemas de entrenamiento de ML distribuidos, cómputo acelerado por hardware, pipelines de datos de entrenamiento, seguimiento de experimentos y evaluación de modelos.
- Experiencia en el desarrollo rápido de prototipos y la iteración basada en los comentarios de los usuarios.
- Experiencia en el entrenamiento y envío de modelos de machine learning a producción para resolver problemas empresariales críticos.
- Familiaridad con LLMs, frameworks de aplicaciones LLM, y patrones de IA agentiva (por ejemplo, uso de herramientas, orquestación multi-agente, generación aumentada por recuperación).
- Familiaridad con servicios en la nube (por ejemplo, AWS) y servicios de IA y ML basados en la nube (por ejemplo, SageMaker, Bedrock, Databricks, OpenAI).
- Capacidad para sintetizar ideas en toda la organización, al tiempo que se establece una visión técnica convincente.
- Comodidad trabajando con equipos distribuidos geográficamente.
- Pasión por proyectos paralelos, código abierto o iniciativas técnicas autodirigidas.
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