Estados Unidos
B&A
Klaviyo
Ingeniero de plataforma Senior de Machine Learning
Estados Unidos
Boston, Massachusetts, United States
PythonJavaAWSKubernetesGo
Traducción automática. Consulta el original.
Conoce a Klaviyo
En Klaviyo, valoramos los antecedentes, experiencias y perspectivas únicas que cada Klaviyo (nos llamamos Klaviyo s) aporta a nuestro lugar de trabajo cada día. Creemos que todo el mundo merece una oportunidad justa de éxito y valoramos las experiencias que cada persona aporta más allá de los requisitos laborales tradicionales. Si tu perfil se ajusta bastante, aunque no sea exacto, a la descripción, esperamos que consideres presentar tu candidatura. ¿Quieres saber más sobre la vida en Klaviyo? Visita klaviyo.com/careers para ver cómo ayudamos a los creadores a ser dueños de su propio destino.
En Klaviyo, creemos que el futuro del software no reside en herramientas de productividad para usuarios humanos, sino en software capaz de ejecutarse y optimizarse a sí mismo basándose en métricas de resultados o recompensas. Hemos construido la infraestructura y la aplicación que sirven de interfaz entre las empresas y los consumidores. Actualmente contamos con más de 167,000 clientes, miles de millones de perfiles de consumidores y cientos de miles de millones de mensajes de clientes y datos de conversión posteriores. Estamos creando tecnologías de IA y machine learning de vanguardia en Klaviyo para impulsar Composer, así como productos de personalización como el tiempo de envío inteligente, la optimización de audiencias y las recomendaciones de productos.
Como Ingeniero de plataforma Senior de Machine Learning, ayudarás a construir las plataformas, herramientas e infraestructura principales en las que confían los ingenieros de ML e IA para crear agentes y modelos avanzados que impulsan los productos de Klaviyo. Liderarás iniciativas técnicas clave para el entrenamiento y despliegue de modelos, unificando y estandarizando los datos de características, y escalando sistemas que deben funcionar de forma fiable a la escala de datos y tráfico de Klaviyo.
Este es un puesto de contribuidor individual técnico, práctico y centrado en backend. Liderarás la ejecución técnica, realizarás revisiones de código y diseño, escribirás código de alto impacto para rutas críticas del sistema y colaborarás estrechamente con los socios de producto, ML, ciencia de datos e infraestructura para ofrecer plataformas duraderas y de alto apalancamiento que aceleren el desarrollo de IA en todo Klaviyo.
Somos Klaviyo (se pronuncia clay-vee-oh). Empoderamos a los creadores para que sean dueños de su destino haciendo que los datos de origen sean accesibles y procesables como nunca antes. Vemos un potencial ilimitado para la tecnología que estamos desarrollando para fomentar experiencias personalizadas en el comercio electrónico y más allá. Para alcanzar nuestros objetivos, necesitamos nuestro propio equipo de creadores notables: compañeros de equipo ambiciosos y colaborativos que se mantengan enfocados en nuestra estrella polar: deleitar a nuestros clientes. Si estás listo para hacer el mejor trabajo de tu carrera, donde serás bienvenido tal como eres desde el primer día y apoyado con generosos beneficios, esperamos que te unas a nosotros.
Qué esperar en tus primeros 90 días
Este puesto tiene su sede en Boston.
30 días
- Completar el campamento de entrenamiento y la incorporación de Klaviyo para la organización de IA y Analítica.
- Construir un contexto sólido sobre nuestra pila de IA/ML, componentes de plataforma y hoja de ruta.
- Conocer a tu equipo, compañeros de ingeniería y partes interesadas clave en producto, ML, infraestructura y seguridad.
- Incorporarte a los flujos de trabajo técnicos existentes y familiarizarte con los procesos de despliegue de ML en producción.
60 días
- Entregar mejoras arquitectónicas de alto impacto o funciones principales en toda la plataforma de ML de principio a fin.
- Realizar inmersiones técnicas profundas en la arquitectura de la plataforma y asesorar a los compañeros mediante revisiones detalladas de código y diseño.
- Colaborar con ingenieros de personal/principales y líderes de producto para establecer estándares técnicos y patrones de diseño para los componentes de la plataforma de características.
- Colaborar con líderes de producto y técnicos para dar forma a los próximos 2–3 trimestres de la hoja de ruta a alto nivel.
90 días
- Asumir la responsabilidad de la entrega, fiabilidad y salud operativa de los sistemas clave de la plataforma de ML en tu área.
- Haber lanzado múltiples funciones o capacidades de plataforma que estén en uso activo por parte de los equipos de producto de ML/IA.
- Participar plenamente en la gestión de guardias e incidentes para los servicios de tu equipo.
- Contribuir a la estrategia más amplia de IA/ML y a la dirección de la plataforma, influyendo en cómo Klaviyo construye y opera modelos a escala.
Candidatos de Massachusetts:
En Massachusetts es ilegal exigir o administrar una prueba de detector de mentiras como condición de empleo o empleo continuo. Un empleador que viole esta ley estará sujeto a sanciones penales y responsabilidad civil.
Nuestro rango salarial refleja el coste de la mano de obra en varios mercados geográficos de EE. UU. El rango que se muestra a continuación refleja los salarios objetivo mínimos y máximos para el puesto en todas nuestras ubicaciones de EE. UU. El salario base ofrecido para este puesto se determina mediante varios factores, incluidas las habilidades relacionadas con el trabajo del solicitante, la experiencia relevante, la educación o formación y la ubicación de trabajo.
Tu reclutador puede proporcionar más detalles sobre el rango específico de salario/OTE para tu ubicación preferida durante el proceso de contratación.
Rango de salario base para ubicaciones en EE. UU.
$148,000—$222,000 USD
Este puesto puede requerir hasta un 10% de viajes para fines tales como la incorporación de nuevos empleados, trabajo con clientes o socios si corresponde, reuniones de equipo y eventos de la industria. Los viajes se coordinan con antelación.
La fluidez en IA en Klaviyo incluye el uso responsable de la IA (incluida la privacidad, la seguridad, la concienciación sobre sesgos y el factor humano). Proporcionamos adaptaciones según sea necesario.
Al participar en el proceso de entrevista de Klaviyo, reconoces que has leído, comprendido y que te adherirás a nuestras Directrices para el uso de IA en el proceso de entrevista de Klaviyo. Para obtener más información sobre cómo procesamos tus datos personales, consulta nuestro Aviso de privacidad para solicitantes de empleo.
Klaviyo se compromete a una política de igualdad de oportunidades y no discriminación. No discriminamos por motivos de raza, etnia, ciudadanía, origen nacional, color, religión o credo religioso, edad, sexo (incluido el embarazo), identidad de género, orientación sexual, discapacidad física o mental, estatus de veterano o militar activo, estado civil, antecedentes penales, genética, represalias, acoso sexual o cualquier otra característica protegida por la ley aplicable.
AVISO IMPORTANTE: Nuestra empresa se toma muy en serio la seguridad y la privacidad de los solicitantes de empleo. Nunca solicitaremos pagos, datos bancarios o información financiera personal como parte del proceso de solicitud. Todas nuestras ofertas de trabajo legítimas se pueden encontrar en nuestro sitio oficial de carreras. Ten cuidado con las ofertas de trabajo que provienen de direcciones de correo electrónico que no son de la empresa (@klaviyo.com), plataformas de mensajería instantánea o llamadas no solicitadas.
Al hacer clic en "Enviar solicitud", das tu consentimiento para que Klaviyo procese tus datos personales de acuerdo con nuestro Aviso de privacidad para solicitantes de empleo. Si no deseas que Klaviyo procese tus datos personales, no envíes una solicitud. Puedes encontrar nuestro Aviso de privacidad para solicitantes de empleo aquí y aquí (FR).
Cómo generarás impacto
- Permitir que los equipos de IA / ML de todo Klaviyo lancen nuevos modelos y funciones basadas en ML de forma más rápida, segura y fiable.
- Evolucionar nuestra arquitectura de plataforma de ML y LLM para que los equipos puedan construir, evaluar y operar sistemas de ML en producción con patrones consistentes y mejores prácticas.
- Mejorar la fiabilidad, observabilidad y eficiencia de costes del entrenamiento de ML, la inferencia y otras cargas de trabajo de ML que sirven a funciones como el tiempo de envío inteligente, la optimización de audiencias y las recomendaciones de productos.
- Elevar el nivel de excelencia operativa y de ingeniería para los sistemas que dan soporte a más de 167K clientes y miles de millones de eventos.
- Arquitectar y escalar sistemas que soporten el almacenamiento de características y la recuperación en tiempo real para conjuntos de datos de entrenamiento e inferencia.
Qué harás
- Trabajar estrechamente con los equipos de aplicaciones de IA y ML para diseñar flujos de trabajo fluidos para el entrenamiento, la inferencia y la monitorización continuos de modelos.
- Liderar la ejecución técnica, realizar revisiones de código y diseño, y escribir código de alto impacto para rutas críticas del sistema.
- Asesorar a ingenieros de toda la organización, promoviendo la excelencia en ingeniería, las mejores prácticas y estándares de diseño sólidos.
- Impulsar el diseño arquitectónico y la dirección técnica de los componentes principales de las plataformas de ML y de características.
- Colaborar con los líderes de producto e ingeniería para definir la hoja de ruta de la plataforma de ML.
- Aprende más sobre el trabajo del equipo en nuestros blogs sobre Ray Jobs y Ray Tune.
Quién eres
Animamos a los candidatos a presentar su solicitud incluso si no cumplen con todas las cualificaciones enumeradas. La plataforma de ML y MLOps son espacios en rápida evolución y todos estamos aprendiendo constantemente.
- Más de 7 años de experiencia como ingeniero de software, ingeniero de plataforma de ML o similar, construyendo backend o sistemas distribuidos.
- Experiencia demostrada en el diseño y lanzamiento de sistemas de IA/ML en producción a escala.
- Gran dominio de Python (o un lenguaje de backend similar como Go, Java o Scala).
- Experiencia con fundamentos de infraestructura y plataforma en la nube (AWS, kubernetes):
- Familiaridad con sistemas intensivos en datos: procesamiento por lotes o en streaming, modelado de datos y diseño de sistemas teniendo en cuenta datos a gran escala (spark, ray-data).
- Capacidad para colaborar con socios técnicos interfuncionales (ML, producto, infraestructura, seguridad).
- Excelentes habilidades de comunicación y un historial de impulso de la excelencia técnica entre equipos.
Además del salario base, nuestro paquete de compensación total puede incluir la participación en el plan anual de bonificación en efectivo de la empresa, compensación variable (OTE) para roles de ventas y éxito del cliente, capital, pagos de incorporación y una amplia gama de beneficios de salud, bienestar y bienestar basados en la elegibilidad.
Más oportunidades con un solo perfil
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