Gerente sénior de ingeniería, aprendizaje automático

En Signifyd, ayudamos a los comerciantes a hacer crecer sus negocios con confianza construyendo relaciones de confianza con sus clientes. Nuestra tecnología avanzada, combinada con un equipo genuinamente comprometido con el éxito de nuestros clientes, crea experiencias de compra sin fricciones, aprobando más pedidos buenos, protegiendo los ingresos y manteniendo contentos a los clientes.

Con la confianza de miles de comerciantes líderes en más de 100 países, procesamos de forma segura miles de millones de transacciones cada año. Nuestra gente es el corazón de todo lo que hacemos, impulsando nuestra misión con compromiso, empatía y creatividad. Únase a nosotros en nuestra misión de potenciar el comercio seguro y libre de fraude ayudando a los minoristas en línea a brindar experiencias superiores a los clientes y eliminar el fraude. ¡Conozca los valores de nuestra empresa aquí!

Signifyd AI Lab (SAIL) crea los productos de aprendizaje automático detrás de las decisiones de riesgo y fraude de Signifyd. Mejoramos el rendimiento predictivo de los modelos que deciden las transacciones de comercio electrónico a escala, escalamos las capacidades de ML de nuestra organización de Riesgos e ingresamos a nuevos mercados y espacios problemáticos que expanden el mercado al que Signifyd puede vender.

Cada espacio de este departamento es una mezcla de experimentación, código y estadísticas. No creamos muros entre las personas que tienen las ideas y las personas que las construyen. El equipo divide su tiempo entre mejoras continuas del modelo a corto plazo y apuestas de innovación a largo plazo para mejorar las capacidades de la empresa en 2027 y más allá. Estas apuestas surgen desde cero en un entorno en el que creemos que aquellos más cercanos a los problemas están en mejor posición para entender cómo resolverlos.

Estamos contratando a un gerente para dirigir uno de los equipos de este departamento.

quien eres

Eres un jugador-entrenador práctico que prospera en la ambigüedad, donde la hoja de ruta es un conjunto de hipótesis y la respuesta a "¿funcionará esto?" es "lo sabremos en tres semanas".

Traes:

Credibilidad técnica (el "jugador"): Te mantienes lo suficientemente cerca del trabajo como para tener una opinión fundamentada. Usted lee el código, inspecciona los procesos de evaluación e inmediatamente puede notar la diferencia entre un resultado estadístico que se mantendrá en producción y uno que simplemente se vio bien en una sola ventana de prueba.

Liderazgo y rigor (el "entrenador"): mantiene un alto nivel de evidencia sin convertirse en un cuello de botella para la experimentación. Usted asesora a los ingenieros para que sean dueños de la calidad de su código y traduce métricas complejas de rendimiento de ML en resultados comerciales claros para el liderazgo de riesgos.

Juicio ejecutivo: sabe cómo equilibrar las apuestas de investigación con la entrega trimestral, estar en desacuerdo y comprometerse cuando se toman decisiones y crear un entorno donde los resultados experimentales negativos bien documentados se celebran como un progreso real.

lo que harás

Liderar y hacer crecer el equipo

• Orientar el desarrollo profesional, gestionar conflictos y fomentar un ambiente de trabajo positivo.

• Desarrollar planes de carrera con los miembros del equipo, brindar orientación sobre el desarrollo de habilidades y dar seguimiento a su evolución.

• Participe en reuniones individuales periódicas, proporcione comentarios constantes y cree un entorno seguro para debates abiertos, incluidos los debates que siguen a un experimento que no funcionó.

• Establezca objetivos claros, oriente al equipo y fomente un entorno de colaboración en una organización distribuida geográficamente.

• Fomentar una cultura de aprendizaje y mejora, proporcionar orientación técnica y apoyar a los miembros del equipo tanto en habilidades técnicas como interpersonales.

• Realizar entrevistas técnicas y de gerentes de contratación, capacitar al equipo en técnicas de entrevista y ayudarnos a seguir elevando el listón a medida que crecemos.

• Identificar y abordar brechas en las capacidades y procesos del equipo para mejorar la eficiencia y el éxito del equipo.

Ejecute una cartera de experimentos, no una cola de entrega

• Asóciese con sus líderes tecnológicos, quienes poseen e impulsan la hoja de ruta técnica para sus áreas. Su trabajo no es ser la única fuente de ideas: es ponerlas a prueba, perfeccionarlas, asegurarse de que las más fuertes obtengan recursos y asegurarse de que las personas que las generan tengan el espacio y el apoyo para hacerlo. Cuando traes una idea, la traes como un compañero en la conversación técnica.

• Tome las decisiones que la hoja de ruta no puede hacer por usted: qué hipótesis obtienen cómputo y personal, cuáles reciben otra iteración y cuáles obtienen un "no" claro y documentado. Un resultado negativo bien gestionado es un resultado real y lo tratamos como tal, pero sólo si se declara, se escribe y se aprende de él.

• Gestione el equilibrio entre un objetivo de mejora comprometido que debe alcanzar este año y las apuestas de investigación que tal vez no den frutos durante varios trimestres. Volverá a recortar ese presupuesto a medida que llegue la evidencia y podrá explicar el razonamiento tanto a su equipo como a sus partes interesadas.

• Dar rigor a la forma en que el equipo decide que algo funcionó. Los resultados fuera de línea tienen que predecir el comportamiento en línea; una estimación puntual sólida en una única ventana de evaluación es un punto de partida, no una conclusión. Usted será la persona que preguntará si la mejora sobrevive a una evaluación continua, si ya está reflejada en un cambio que enviamos el mes pasado y qué tendría que ser cierto para que sea incorrecta.

• Entrega propia en una cadencia. Los flujos de trabajo experimentales independientes tienen que converger en una versión candidata, ser evaluados de principio a fin y enviarse, incluida la difícil decisión de dejar un flujo de trabajo fuera de una versión cuando no está cumpliendo con su peso.

Establezca la dirección a partir de los datos, en asociación con Risk

• Trabajar directamente con nuestros socios de riesgo como sus principales partes interesadas. Nuestros compromisos con ellos son explícitos, medidos y escritos; Ofrecemos rendimiento del modelo y ellos poseen umbrales, reglas y cómo se aplican las decisiones a los comerciantes.

• Operar con un alto grado de autonomía. Nuestra dirección proviene del desempeño medido en comparación con esos compromisos y de lo que nos dicen nuestros propios experimentos, no de una cartera de productos entregada al equipo. Se espera que usted sepa en qué debería estar trabajando su equipo y que lo defienda, en lugar de esperar a que se lo digan...

Fuente: Jobicy (https://jobicy.com/jobs/156889-senior-engineering-manager-machine-learning)