Estados Unidos
Excelitas Technologies
Stripe
Ingeniero de Software Staff, Plataforma de Machine Learning
Estados Unidos
San Francisco, California, United States · Seattle, Washington, United States
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 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 representa aproximadamente el 1.6% del PIB mundial, para millones de clientes, desde startups hasta grandes empresas. La tremenda cantidad de datos hace de Stripe uno de los mejores lugares para hacer machine learning. A pesar de ser una parte integral de casi todas las líneas de producto en Stripe (por ejemplo, Pagos, Radar, Capital, Facturación, etc.), tenemos muchas oportunidades emocionantes para innovar en la Plataforma de ML en Stripe.
El equipo de Plataforma de ML construye las plataformas y servicios que permiten a los ingenieros de ML y científicos de datos en Stripe tomar datos y construir características y modelos desde el prototipo hasta la producción, de manera confiable, 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 el monitoreo, y las capacidades de IA agentiva. Trabajamos en estrecha colaboración con equipos de producto, científicos de datos e equipos de infraestructura de plataforma para construir sistemas potentes, flexibles y fáciles de usar que aumentan sustancialmente la velocidad de ML en toda la empresa.
QUIÉN ERES
Buscamos a alguien que cumpla los requisitos mínimos para ser considerado para el puesto. Si cumples estos requisitos, te animamos a postularte. Las cualificaciones preferidas son una ventaja, no un requisito.
QUÉ HARÁS
Servirás como líder técnico en el espacio de Plataforma de ML y como contribuyente clave a la evolución de las plataformas que impulsan los productos impulsados por ML de Stripe. Como Ingeniero Staff, tomarás decisiones con un gran impacto en Stripe. Influirás en nuestras inversiones y estrategia, al tiempo que harás que nuestros sistemas sean más confiables, seguros y un placer de usar. Trabajarás de forma interfuncional con otro personal técnico, ciencia de datos, producto y liderazgo senior para aumentar el impacto de 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 impulsados por ML de Stripe.
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 Plataforma de ML en una o más áreas, incluyendo orquestación de flujos de trabajo de IA y ML, infraestructura de cómputo escalable de CPU y GPU, entrenamiento de modelos, ajuste fino de LLM, inferencia de modelos de baja latencia, almacenes de características a gran escala, monitoreo en tiempo real y orquestación de LLM y agentes.
- Convertir ideas de alto apalancamiento en soluciones tangibles y robustas que dan forma a la hoja de ruta de la plataforma y del producto, combinando excelencia técnica con resolución creativa de problemas.
- Definir el alcance y liderar grandes proyectos con un impacto comercial 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, cumpliendo al mismo tiempo con las restricciones de latencia, confiabilidad, costo y seguridad.
- Servir como representante clave de ingeniería, interactuando con líderes senior en 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 excelentes 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, confiabilidad, escalabilidad y eficiencia de costos.
- 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 la forma en que trabajas.
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 repositorios de modelos.
- Experiencia con sistemas de entrenamiento de ML distribuidos, cómputo respaldado por aceleradores, pipelines de datos de entrenamiento, seguimiento de experimentos y evaluación de modelos.
- Experiencia en el desarrollo rápido de prototipos e iteración basada en los comentarios de los usuarios.
- Experiencia en el entrenamiento y envío de modelos de machine learning en producción para resolver problemas críticos de negocio.
- Familiaridad con LLM, frameworks de aplicación de 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 mientras 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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