Estados Unidos
B&A
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
ACERCA DE STRIPE
QUIÉN ERES
Stripe es una plataforma de infraestructura financiera para empresas. Millones de compañías, desde las empresas más grandes del mundo hasta las startups más ambiciosas, utilizan Stripe para aceptar pagos, aumentar sus ingresos y acelerar nuevas 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.
ACERCA DEL EQUIPO
Stripe procesa más de $1.9T 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 convierte a Stripe en uno de los mejores lugares para hacer machine learning. Aunque somos una parte integral de casi todas las líneas de productos en Stripe (por ejemplo, Pagos, Radar, Capital, Facturación, etc.), tenemos muchas oportunidades interesantes 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 todo Stripe tomar datos y construir características y modelos desde el prototipo hasta la producción, de manera fiable, con baja latencia y a escala. Nuestro alcance abarca la infraestructura de entrenamiento de ML, el servicio y despliegue de modelos, el cálculo de características y el servicio en línea, la observabilidad y monitorización, y las capacidades de IA agéntica. Trabajamos en estrecha colaboración con equipos de producto, científicos de datos y equipos de infraestructura de plataforma para construir sistemas potentes, flexibles y fáciles de usar que aumenten sustancialmente la velocidad de ML en toda la empresa.
QUIÉN ERES
Buscamos a alguien que cumpla con los requisitos mínimos para ser considerado para el puesto. Si cumples con estos requisitos, te animamos a postularte. Las cualificaciones preferentes son un plus, no un requisito.
QUÉ HARÁS
Actuarás como líder técnico en el espacio de la Plataforma de ML y serás un colaborador clave en la evolución de las plataformas que impulsan los productos basados en ML de Stripe. Como ingeniero Staff, tomarás decisiones con un gran impacto en Stripe. Influirás en nuestras inversiones y estrategia mientras haces que nuestros sistemas sean más fiables, seguros y agradables de usar. Trabajarás de forma interfuncional con otro personal técnico, ciencia de datos, producto y liderazgo senior para aumentar el impacto del 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 basados en ML de Stripe.
RESPONSABILIDADES
- Asumir la responsabilidad de la arquitectura integral y el diseño de sistemas para proyectos grandes y complejos en toda la Plataforma de ML.
- Definir la dirección técnica para proyectos altamente ambiguos, transformando las necesidades complejas de los usuarios en una estrategia de plataforma duradera.
- Diseñar arquitecturas de sistemas para los problemas más desafiantes de la Plataforma de ML en una o más áreas, incluyendo la orquestación de flujos de trabajo de IA y ML, infraestructura de computación escalable de CPU y GPU, entrenamiento de modelos, ajuste fino de LLM, inferencia de modelos de baja latencia, almacenes de características a gran escala, monitorización en tiempo real y orquestación de LLM y agentes.
- Convertir ideas de alto impacto en soluciones tangibles y robustas que den forma a la hoja de ruta de la plataforma y el producto, combinando la excelencia técnica con la resolución creativa de problemas.
- Definir el alcance y liderar grandes proyectos con un impacto comercial significativo, impulsándolos 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 mientras se cumplen las restricciones de latencia, fiabilidad, coste y seguridad.
- Actuar como representante clave de ingeniería, interactuando con líderes senior en todo Stripe y asesorando al equipo de liderazgo sobre consideraciones técnicas clave relacionadas con el ciclo de vida integral del ML.
- Impulsar iniciativas técnicas entre equipos que mejoren la velocidad de desarrollo de ML y la madurez de MLOps en toda la empresa.
- Mentorizar y hacer crecer 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 desempeño como líder técnico, con la capacidad de proporcionar dirección técnica, liderar iniciativas entre varios equipos y mentorizar a los miembros del equipo.
- Experiencia en la construcción y operación de plataformas de ML en producción en una o más áreas, tales como entrenamiento de modelos, servicio de modelos, orquestación o sistemas de datos de ML, con requisitos de rendimiento, fiabilidad, escalabilidad y eficiencia de costes.
- Sólido instinto de producto y una comprensión profunda del contexto empresarial en el que operas.
- Fuertes 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.
- Capacidad para prosperar con un alto nivel de autonomía y responsabilidad, y comodidad operando en entornos ambiguos.
- Experiencia práctica en el uso de herramientas de IA para acelerar tu forma de trabajar.
CUALIFICACIONES PREFERENTES
- Experiencia en la construcción de infraestructura de entrenamiento, servicio o datos de ML a gran escala para casos de uso de machine learning, tales como entrenamiento distribuido, inferencia de modelos, almacenes de características, cálculo de características en tiempo real y registros de modelos.
- Experiencia con sistemas de entrenamiento de ML distribuidos, computación respaldada por aceleradores, tuberías 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 despliegue de modelos de machine learning en producción para resolver problemas empresariales críticos.
- Familiaridad con LLMs, marcos de trabajo de aplicaciones de LLM y patrones de IA agéntica (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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