Stripe
Staff Software Engineer, Plateforme Machine Learning
Canada
CanadaToronto, 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 stupéfiante de travail devant nous. Cela signifie que vous avez une opportunité sans précédent d'offrir l'économie mondiale à 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 phénoménale de données fait de Stripe l'un des meilleurs endroits pour faire du machine learning. Tout en étant une partie intégrante de presque toutes les lignes de produits chez Stripe (par exemple, Paiements, Radar, Capital, Facturation, 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 de 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 grande échelle. Notre champ d'action couvre l'infrastructure d'entraînement ML, le service et le déploiement de modèles, le calcul de fonctionnalités et le service en ligne, l'observabilité et la surveillance, ainsi que les capacités d'IA agentielle. Nous travaillons en étroite collaboration avec les équipes produit, les scientifiques de 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 répond aux exigences minimales pour être considérée pour le poste. Si vous remplissez ces conditions, nous vous encourageons à postuler. Les qualifications préférées sont un plus, pas une exigence.
CE QUE VOUS FEREZ
Vous agirez en tant que leader technique dans le domaine de la plateforme ML et serez un contributeur clé à l'évolution des plateformes qui alimentent les produits basés sur le 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, sécurisés et agréables à utiliser. Vous travaillerez de manière transversale avec d'autres membres du personnel technique, les équipes de data science, de produit et la direction pour accroître l'impact du ML chez Stripe.
Vous aiderez à définir la stratégie à long terme et dirigerez la direction technique de la prochaine génération d'infrastructure ML qui alimente les produits de Stripe basés sur le ML.
RESPONSABILITÉS
- Prendre en charge l'architecture de bout en bout et la conception de systèmes pour des projets grands et complexes dans la plateforme ML.
- Définir la direction technique pour des projets hautement ambigus, 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 fonctionnalités 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 menant des exigences à la conception, à l'implémentation et à l'exploitation en production.
- Travailler directement avec les ingénieurs ML, les scientifiques de 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 de l'ingénierie, en engageant 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, l'implémentation et l'exploitation de systèmes logiciels performants.
EXIGENCES MINIMALES
- 10+ années d'expérience professionnelle en développement logiciel, ou expertise de domaine équivalente, avec une solide expérience en architecture orientée services et en systèmes distribués à grande échelle.
- Expérience avérée en tant que leader 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 des coûts.
- 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 des ingénieurs ML, des scientifiques de données, des ingénieurs logiciels, des chefs de produit et des parties prenantes commerciales.
- La 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 d'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 fonctionnalités, le calcul de fonctionnalités 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 des 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 agentielle (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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