Canada
Skeena Gold + Silver
Stripe
Ingénieur Staff Logiciel, Plateforme Machine Learning
Canada
Toronto, Ontario, Canada
AWS
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QUI NOUS SOMMES
À PROPOS DE STRIPE
QUI VOUS ÊTES
Stripe est une plateforme d'infrastructure financière pour les entreprises. Des millions d'entreprises — des plus grandes entreprises mondiales aux startups les plus ambitieuses — utilisent Stripe pour accepter des paiements, augmenter leurs revenus et accélérer de nouvelles opportunités commerciales. Notre mission est d'augmenter le PIB de l'internet, et nous avons une quantité phénoménale de travail à accomplir. Cela signifie que vous avez une opportunité sans précédent de mettre l'économie mondiale à la portée de tous tout en accomplissant le travail le plus important de votre carrière.
À PROPOS DE L'ÉQUIPE
Stripe traite plus de 1.9T$ de volume de paiements par an, ce qui représente environ 1.6% du PIB mondial, pour des millions de clients, des startups aux grandes entreprises. La quantité énorme de données fait de Stripe l'un des meilleurs endroits pour faire du machine learning. Tout en faisant partie intégrante de presque toutes les lignes de produits chez Stripe (par exemple, Payments, Radar, Capital, Billing, etc.), nous avons de nombreuses opportunités passionnantes d'innover dans la plateforme ML chez Stripe.
L'équipe ML Platform construit les plateformes et les services qui permettent aux ingénieurs ML et aux scientifiques des données de Stripe de prendre des données et de construire des fonctionnalités et des modèles, du prototype à la production — de manière fiable, à faible latence et à échelle. Notre champ d'action couvre l'infrastructure d'entraînement ML, le service et le déploiement de modèles, le calcul de caractéristiques et le service en ligne, l'observabilité et la surveillance, et les capacités d'IA agentives. Nous travaillons en étroite collaboration avec les équipes produit, les scientifiques des données et les équipes d'infrastructure de plateforme pour construire des systèmes puissants, flexibles et conviviaux qui augmentent considérablement la vélocité ML dans toute l'entreprise.
QUI VOUS ÊTES
Nous recherchons une personne qui remplit les exigences minimales pour être considérée pour le poste. Si vous remplissez ces exigences, nous vous encourageons à postuler. Les qualifications préférées sont un plus, pas une exigence.
CE QUE VOUS FEREZ
Vous servirez de chef de file technique dans le domaine de la plateforme ML et de contributeur clé à l'évolution des plateformes qui alimentent les produits pilotés par ML de Stripe. En tant qu'Ingénieur Staff, vous prendrez des décisions ayant un impact majeur sur Stripe. Vous influencerez nos investissements et notre stratégie tout en rendant nos systèmes plus fiables, plus sûrs et plus agréables à utiliser. Vous travaillerez de manière interfonctionnelle avec d'autres membres du personnel technique, des scientifiques des données, des produits et de la haute direction pour accroître l'impact du ML chez Stripe.
Vous contribuerez à définir la stratégie à long terme et à diriger la direction technique de la prochaine génération d'infrastructure ML qui alimente les produits pilotés par ML de Stripe.
RESPONSABILITÉS
- Assumer la responsabilité de l'architecture de bout en bout et de la conception du système pour des projets importants et complexes dans la plateforme ML.
- Définir la direction technique pour des projets très ambigus, en transformant les besoins complexes des utilisateurs en une stratégie de plateforme durable.
- Concevoir des architectures système pour les problèmes les plus difficiles de la plateforme ML dans un ou plusieurs domaines, y compris l'orchestration des flux de travail IA et ML, l'infrastructure de calcul CPU et GPU évolutive, l'entraînement de modèles, le réglage fin de LLM, l'inférence de modèles à faible latence, les magasins de caractéristiques à grande échelle, la surveillance en temps réel, et l'orchestration de LLM et d'agents.
- Transformer des idées à fort effet de levier en solutions tangibles et robustes qui façonnent la feuille de route de la plateforme et des produits, en combinant l'excellence technique avec la résolution créative de problèmes.
- Définir la portée et diriger de grands projets ayant un impact commercial significatif, en les aisant passer des exigences à l'exploitation en production, en passant par la conception et la mise en œuvre.
- Travailler directement avec les ingénieurs ML, les scientifiques des données et les équipes produit pour traduire leurs besoins en exigences fonctionnelles et en solutions techniques évolutives.
- Arbitrer les décisions critiques qui équilibrent les priorités concurrentes tout en respectant les contraintes de latence, de fiabilité, de coût et de sécurité.
- Servir de représentant clé en ingénierie, en interagissant avec la haute direction de Stripe et en conseillant l'équipe de direction sur les considérations techniques clés liées au cycle de vie ML de bout en bout.
- Piloter des initiatives techniques inter-équipes qui améliorent la vélocité de développement ML et la maturité MLOps dans toute l'entreprise.
- Mentorer et développer d'autres ingénieurs. Servir de modèle pour la conception, la mise en œuvre et l'exploitation de systèmes logiciels performants.
EXIGENCES MINIMALES
- 10+ années d'expérience professionnelle en développement logiciel, ou expertise domaine équivalente, avec une solide expérience en architecture orientée services et en systèmes distribués à grande échelle.
- Expérience avérée en tant que chef de file technique, avec la capacité de fournir une direction technique, de diriger des initiatives multi-équipes et de mentorer les membres de l'équipe.
- Expérience dans la construction et l'exploitation de plateformes ML en production dans un ou plusieurs domaines tels que l'entraînement de modèles, le service de modèles, l'orchestration ou les systèmes de données ML, avec des exigences de performance, de fiabilité, d'évolutivité et d'efficacité coût.
- Fortes intuitions produit et une compréhension approfondie du contexte commercial dans lequel vous opérez.
- Solides compétences en communication avec la capacité d'expliquer des concepts techniques complexes à des parties prenantes techniques et non techniques.
- Capacité démontrée à travailler de manière interfonctionnelle, en collaborant efficacement avec les ingénieurs ML, les scientifiques des données, les ingénieurs logiciels, les chefs de produit et les parties prenantes commerciales.
- Capacité à prospérer avec un haut niveau d'autonomie et de responsabilité, et à l'aise pour opérer dans des environnements ambigus.
- Expérience pratique de l'utilisation d'outils IA pour accélérer votre façon de travailler.
QUALIFICATIONS PRÉFÉRENTIELLES
- Expérience dans la construction d'infrastructures d'entraînement, de service ou de données ML à grande échelle pour des cas d'utilisation de machine learning, tels que l'entraînement distribué, l'inférence de modèles, les magasins de caractéristiques, le calcul de caractéristiques en temps réel et les registres de modèles.
- Expérience avec les systèmes d'entraînement ML distribués, le calcul accéléré par GPU, les pipelines de données d'entraînement, le suivi des expériences et l'évaluation des modèles.
- Expérience dans le développement rapide de prototypes et l'itération basée sur les retours utilisateurs.
- Expérience dans l'entraînement et la mise en production de modèles de machine learning pour résoudre des problèmes commerciaux critiques.
- Familiarité avec les LLMs, les frameworks d'application LLM, et les modèles d'IA agentifs (par exemple, utilisation d'outils, orchestration multi-agents, génération augmentée par récupération).
- Familiarité avec les services cloud (par exemple, AWS) et les services IA et ML basés sur le cloud (par exemple, SageMaker, Bedrock, Databricks, OpenAI).
- Capacité à synthétiser des idées à travers l'organisation tout en définissant une vision technique convaincante.
- À l'aise pour travailler avec des équipes géographiquement distribuées.
- Passion pour les projets parallèles, l'open source ou les initiatives techniques autodirigées.
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