Brésil
Pavago
Jobgether
Ingénieur ML Senior
Brésil
Brazil
PythonAWSGCP
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Ce poste est publié pour le compte d'une entreprise partenaire, qui gère toutes les candidatures et les étapes suivantes. Notre partenaire recherche un Ingénieur ML Senior basé au Brésil.
Comment fonctionne Jobgether
Nous utilisons un processus de mise en relation basé sur l'IA pour garantir que votre candidature soit examinée rapidement, objectivement et équitablement par rapport aux exigences fondamentales du poste. Notre système identifie les candidats les mieux adaptés, et cette liste restreinte est ensuite partagée directement avec l'entreprise qui recrute. La décision finale et les étapes suivantes (entretiens, évaluations) sont gérées par leur équipe interne.
Nous vous remercions de votre intérêt et vous souhaitons bonne chance !
Pourquoi postuler via Jobgether ?
Avis sur la protection des données : en soumettant votre candidature, vous reconnaissez que Jobgether traitera vos données personnelles pour évaluer votre candidature et partager les informations pertinentes avec l'employeur recruteur. Ce traitement est basé sur l'intérêt légitime et les mesures précontractuelles en vertu des lois applicables sur la protection des données (y compris le RGPD). Vous pouvez exercer vos droits (accès, rectification, effacement, opposition) à tout moment.
#LI-CL1
Rejoignez une équipe d'ingénierie innovante qui développe une infrastructure de nouvelle génération pour les paiements mondiaux, aidant les entreprises à simplifier leurs opérations de paiement et à améliorer la performance des transactions. En tant qu'Ingénieur ML Senior, vous serez parmi les premiers spécialistes à façonner les capacités de machine learning de l'organisation, en travaillant en étroite collaboration avec des ingénieurs expérimentés et des partenaires interfonctionnels pour transformer des idées prometteuses en solutions prêtes pour la production. Vous serez responsable de l'intégralité du cycle de vie du machine learning, de la recherche d'approches et de l'évaluation des modèles au déploiement, à la surveillance et à l'amélioration continue. Votre travail contribuera à optimiser les décisions de routage des paiements, à améliorer l'efficacité opérationnelle et à générer des résultats commerciaux mesurables. Cette opportunité en télétravail offre une autonomie technique significative, une marge de manœuvre pour l'expérimentation et la possibilité d'établir des pratiques de machine learning fiables dans un environnement en constante évolution. Vous encadrerez également vos collègues, influencerez l'orientation technique et aiderez à identifier les domaines où le machine learning peut avoir le plus grand impact.
Responsabilités
- Vous dirigerez le développement et la mise en production de solutions de machine learning, en collaborant avec les équipes d'ingénierie, de produit et de données pour fournir des améliorations fiables et mesurables dans les flux de paiement.
- Prenez en charge le cycle de vie du machine learning : recherchez, testez, entraînez, déployez et surveillez les fonctionnalités basées sur le ML, en assumant la responsabilité de leur performance et de leur fiabilité en production.
- Optimisez le routage des paiements : développez et mettez en production des décisions de routage intelligentes à travers les flux de paiement, en construisant l'infrastructure nécessaire pour prendre en charge des solutions ML évolutives et fiables.
- Construisez des systèmes ML prêts pour la production : établissez et améliorez le versioning des modèles, les flux de travail CI/CD, l'observabilité, la surveillance et d'autres pratiques MLOps nécessaires au déploiement et à la maintenance fiables.
- Collaborez entre les équipes : travaillez en étroite collaboration avec les chefs de produit, les spécialistes des données et les ingénieurs logiciels pour identifier des cas d'utilisation précieux et les traduire en fonctionnalités livrées avec des résultats mesurables.
- Concevez et évaluez des expériences : appliquez le raisonnement statistique, l'expérimentation et les tests A/B pour valider des hypothèses, évaluer les performances des modèles et guider les décisions basées sur les données.
- Donnez la priorité à l'impact pratique : évaluez les approches alternatives de manière pragmatique, en équilibrant la sophistication du modèle, la complexité de la mise en œuvre, la valeur commerciale et la fiabilité opérationnelle.
- Encadrez vos collègues ingénieurs : partagez vos connaissances en ML, expliquez les compromis techniques et aidez les autres ingénieurs à adopter efficacement les techniques de machine learning.
- Engagez-vous auprès des clients : échangez directement avec les clients pour valider des idées, comprendre les besoins réels et garantir que les solutions répondent aux exigences pratiques.
- Façonnez l'orientation technique : aidez à prioriser les cas d'utilisation prometteurs, influencez les décisions d'ingénierie et établissez des modèles et des pratiques reproductibles pour les futures initiatives ML.
Exigences
Vous êtes un professionnel expérimenté du machine learning avec de solides bases en ingénierie logicielle, une pensée statistique et la capacité de mettre des modèles en production de manière autonome. Vous êtes à l'aise dans un environnement en évolution où les priorités et les processus sont encore en cours de définition.
- Expérience pertinente : expérience de niveau senior en ingénierie machine learning, en science des données ou en recherche appliquée, avec une expérience démontrée du déploiement de modèles en production via des APIs, des traitements par lots ou des systèmes de streaming.
- Maîtrise de Python : solides compétences en programmation Python et expérience pratique avec des bibliothèques ML telles que scikit-learn, XGBoost, TensorFlow, PyTorch ou Keras.
- Statistiques et expérimentation : capacité à concevoir et à mener des expériences et des tests A/B, à interpréter les résultats statistiques et à communiquer clairement ce que les preuves démontrent ou non.
- Expertise en ingénierie logicielle : solide compréhension des pratiques modernes d'ingénierie logicielle, de l'infrastructure et des outils de données, y compris les défis opérationnels associés au cycle de vie complet du machine learning.
- Connaissance MLOps : familiarité avec les exigences des systèmes ML en production, y compris le déploiement, la surveillance, le versioning des modèles et l'intégration et la livraison continues.
- Fondamentaux de l'apprentissage par renforcement : compréhension des concepts d'apprentissage par renforcement et de leurs applications, y compris les bandits multi-bras et contextuels. Une expérience préalable en production n'est pas requise.
- Expérience cloud : expérience avec les plateformes cloud, de préférence AWS, bien qu'une expérience avec GCP ou Azure soit également pertinente.
- Exécution autonome : capacité à rechercher, développer, déployer et maintenir des solutions de manière indépendante tout en prenant des décisions techniques judicieuses dans des situations ambiguës.
- Collaboration et communication : forte capacité à travailler avec des équipes interfonctionnelles, à interagir avec les clients, à expliquer les compromis techniques et à contribuer à une orientation technique partagée.
- Exposition aux paiements ou au commerce électronique : une expérience dans les paiements ou le commerce électronique est un atout mais n'est pas requise, car les connaissances du domaine peuvent être acquises en cours d'emploi.
- Esprit de croissance : volonté d'aider à établir des pratiques, d'encadrer des collègues et de construire une fonction machine learning alors que ses priorités et ses processus continuent d'évoluer.
Avantages
- Environnement de travail entièrement à distance avec une équipe répartie mondialement.
- Options d'achat d'actions compétitives.
- Congés annuels flexibles, avec un minimum de 25 jours à prendre.
- Accès à des espaces de coworking dans les grandes villes.
- Workations d'entreprise et une retraite annuelle d'entreprise.
- Équipement de haute qualité adapté à votre rôle.
- Contribution de £500 pour l'aménagement de votre bureau à domicile.
- Budget généreux pour l'apprentissage et le développement professionnel.
- Assurance médicale privée.
- Avantages et primes supplémentaires selon le lieu.
- Intégration bienveillante et environnement collaboratif qui encourage l'appropriation technique, l'expérimentation et la croissance professionnelle.
- Un lieu de travail inclusif qui valorise les parcours diversifiés et encourage les candidats à postuler même s'ils ne répondent pas à toutes les exigences listées.
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