États-Unis
B&A
Stripe
Ingénieur logiciel Staff, plateforme Machine Learning
États-Unis
San Francisco, California, United States · Seattle, Washington, United States
AWS
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QUI SOMMES-NOUS
À PROPOS DE STRIPE
QUI VOUS ÊTES
Stripe est une plateforme d'infrastructure financière destinée aux entreprises. Des millions d'entreprises, des plus grandes sociétés mondiales aux startups les plus ambitieuses, utilisent Stripe pour accepter des paiements, accroître leurs revenus et accélérer de nouvelles opportunités commerciales. Notre mission est d'augmenter le PIB de l'internet, et nous avons une quantité impressionnante de travail devant nous. Cela signifie que vous avez une opportunité sans précédent de rendre l'économie mondiale accessible à tous tout en accomplissant le travail le plus important de votre carrière.
À PROPOS DE L'ÉQUIPE
Stripe traite plus de 1.9 billions de dollars de volume de paiement par an, ce qui représente environ 1.6% du PIB mondial, pour des millions de clients, des startups aux grandes entreprises. Cette 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 gammes de produits chez Stripe (par exemple, Payments, Radar, Capital, Billing, etc.), nous avons de nombreuses opportunités passionnantes d'innover au sein de la plateforme ML chez Stripe.
L'équipe ML Platform construit les plateformes et les services qui permettent aux ingénieurs ML et aux data scientists de tout 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 périmètre couvre l'infrastructure d'entraînement ML, le déploiement et la mise en service de modèles, le calcul de fonctionnalités et le service en ligne, l'observabilité et la surveillance, ainsi que les capacités d'IA agentique. Nous travaillons en étroite collaboration avec les équipes produit, les data scientists 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 souhaitées sont un bonus, pas une exigence.
VOTRE RÔLE
Vous agirez en tant que responsable technique dans l'espace ML Platform 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, la science des données, le produit et la haute direction pour accroître l'impact du ML chez Stripe.
Vous aiderez à définir la stratégie à long terme et dirigerez l'orientation technique de la prochaine génération d'infrastructure ML qui alimente les produits basés sur le ML de Stripe.
RESPONSABILITÉS
- Prendre en charge l'architecture de bout en bout et la conception système pour des projets vastes et complexes au sein de la plateforme ML.
- Définir l'orientation technique pour des projets hautement ambigus, en transformant les besoins complexes des utilisateurs en une stratégie de plateforme durable.
- Concevoir des architectures système pour les problèmes les plus complexes de la plateforme ML dans un ou plusieurs domaines, notamment 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, ainsi que l'orchestration de LLM et d'agents.
- Transformer des idées à fort levier en solutions tangibles et robustes qui façonnent la feuille de route de la plateforme et des produits, en combinant excellence technique et résolution créative de problèmes.
- Définir le périmètre et diriger des projets d'envergure ayant un impact commercial significatif, en les menant des exigences à la conception, à la mise en œuvre et à l'exploitation en production.
- Travailler directement avec les ingénieurs ML, les data scientists et les équipes produit pour traduire leurs besoins en exigences fonctionnelles et en solutions techniques évolutives.
- Arbitrer les décisions critiques qui équilibrent des priorités concurrentes tout en respectant les contraintes de latence, de fiabilité, de coût et de sécurité.
- Agir en tant que représentant clé de l'ingénierie, en dialoguant avec les hauts dirigeants 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 du développement ML et la maturité MLOps dans toute l'entreprise.
- Encadrer et faire progresser d'autres ingénieurs. Servir de modèle pour la conception, la mise en œuvre et l'exploitation d'excellents systèmes logiciels.
EXIGENCES MINIMALES
- 10+ années d'expérience professionnelle en développement logiciel, ou expertise équivalente dans le domaine, avec une solide expérience en architecture orientée services et en systèmes distribués à grande échelle.
- Expérience avérée en tant que responsable technique, avec la capacité de fournir une orientation technique, de diriger des initiatives multi-équipes et d'encadrer les membres de l'équipe.
- Expérience dans la construction et l'exploitation d'une plateforme ML de production dans un ou plusieurs domaines tels que l'entraînement de modèles, la mise en service de modèles, l'orchestration ou les systèmes de données ML, avec des exigences de performance, de fiabilité, d'évolutivité et de rentabilité.
- Solide instinct produit et compréhension approfondie du contexte commercial dans lequel vous opérez.
- Excellentes 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 transversale, en collaborant efficacement avec les ingénieurs ML, les data scientists, 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 aisance à opérer dans des environnements ambigus.
- Expérience pratique de l'utilisation d'outils d'IA pour accélérer votre façon de travailler.
QUALIFICATIONS SOUHAITÉES
- 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, 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 LLMs, les frameworks d'application LLM et les modèles d'IA agentique (par exemple, utilisation d'outils, orchestration multi-agents, génération augmentée par récupération).
- Familiarité avec les services cloud (par exemple, AWS) et les services d'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 personnels, l'open source ou les initiatives techniques autodirigées.
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