Directeur principal de l'ingénierie, apprentissage automatique

Chez Signifyd, nous aidons les commerçants à développer leur activité en toute confiance en établissant des relations de confiance avec leurs clients. Notre technologie avancée, combinée à une équipe véritablement investie dans le succès de nos clients, crée des expériences d'achat fluides, approuvant davantage de bonnes commandes, protégeant les revenus et gardant les clients satisfaits.

Reconnu par des milliers de grands commerçants dans plus de 100 pays, nous traitons en toute sécurité des milliards de transactions chaque année. Nos collaborateurs sont au cœur de tout ce que nous faisons et font avancer notre mission avec engagement, empathie et créativité. Rejoignez-nous dans notre mission visant à favoriser un commerce sûr et sans fraude en aidant les détaillants en ligne à offrir une expérience client de qualité supérieure et à éliminer la fraude. Découvrez les valeurs de notre entreprise ici !

Signifyd AI Lab (SAIL) crée les produits ML derrière les décisions de Signifyd en matière de fraude et de risque. Nous améliorons les performances prédictives des modèles qui décident des transactions de commerce électronique à grande échelle, nous adaptons les capacités de ML de notre organisation des risques et nous pénétrons de nouveaux marchés et espaces problématiques qui élargissent le marché auquel Signifyd peut vendre.

Chaque espace de ce département est un mélange d'expérimentation, de code et de statistiques. Nous ne créons pas de murs entre ceux qui ont les idées et ceux qui les construisent. L’équipe partage son temps entre des améliorations continues du modèle à court terme et des paris d’innovation à plus long terme pour améliorer les capacités de l’entreprise en 2027 et au-delà. Ces paris émergent de la base dans un environnement où nous pensons que ceux qui sont les plus proches des problèmes sont les mieux placés pour comprendre comment les résoudre.

Nous recrutons un gestionnaire pour diriger l’une des équipes de ce département.

Qui tu es

Vous êtes un manager de joueur-entraîneur pratique qui prospère dans l'ambiguïté, où la feuille de route est un ensemble d'hypothèses et la réponse à la question « est-ce que cela fonctionnera ? c'est "nous le saurons dans trois semaines".

Vous apportez :

Crédibilité technique (Le « Joueur ») : Vous restez suffisamment proche de l'œuvre pour avoir une opinion fondée. Vous lisez le code, inspectez les pipelines d'évaluation et pouvez immédiatement faire la différence entre un résultat statistique qui tiendra en production et un résultat qui semble bon sur une seule fenêtre de test.

Leadership et rigueur (Le « Coach ») : Vous placez la barre haute en matière de preuves sans devenir un goulot d'étranglement pour l'expérimentation. Vous encadrez les ingénieurs pour qu'ils s'approprient la qualité de leur code et vous traduisez des mesures de performances complexes de ML en résultats commerciaux clairs pour la direction des risques.

Jugement exécutif : Vous savez comment équilibrer les paris en matière de recherche et les résultats trimestriels, être en désaccord et vous engager lorsque des décisions sont prises, et créer un environnement dans lequel les résultats expérimentaux négatifs bien documentés sont célébrés comme un réel progrès.

Ce que vous ferez

Diriger et développer l'équipe

• Guider le développement de carrière, gérer les conflits et entretenir un environnement de travail positif.

• Élaborer des plans de carrière avec les membres de l'équipe, les accompagner sur le développement des compétences et suivre leur évolution.

• Participez régulièrement à des rencontres individuelles, donnez des commentaires constants et créez un environnement sûr pour une discussion ouverte, y compris les discussions qui suivent une expérience qui n'a pas fonctionné.

• Fixez des objectifs clairs, encadrez l'équipe et favorisez un environnement de collaboration au sein d'une organisation géographiquement répartie.

• Encourager une culture d'apprentissage et d'amélioration, fournir des conseils techniques et soutenir les membres de l'équipe dans leurs compétences techniques et générales.

• Mener des entretiens techniques et avec les responsables du recrutement, former l'équipe aux techniques d'entretien et nous aider à continuer de relever la barre à mesure que nous grandissons.

• Identifier et combler les lacunes dans les capacités et les processus de l'équipe afin d'améliorer l'efficacité et la réussite de l'équipe.

Exécutez un portefeuille d'expériences, pas une file d'attente de livraison

• Collaborez avec vos responsables techniques, qui possèdent et pilotent la feuille de route technique pour leurs domaines. Votre travail ne consiste pas à être l'unique source d'idées : il s'agit de les tester, de les affiner, de vous assurer que les plus fortes disposent des ressources nécessaires et de vous assurer que les personnes qui les génèrent ont la marge et le soutien nécessaires pour le faire. Lorsque vous apportez une idée, vous la présentez en tant que pair dans la conversation technique.

• Faites les appels que la feuille de route ne peut pas faire à votre place : quelles hypothèses font l'objet de calculs et d'effectifs, lesquelles font l'objet d'une autre itération et lesquelles font l'objet d'un « non » clair et documenté. Un résultat négatif bien géré est un résultat réel, et nous le traitons comme tel, mais seulement s'il est déclaré, écrit et tiré des leçons.

• Gérez le compromis entre un objectif d'amélioration que vous devez atteindre cette année et des paris de recherche qui pourraient ne pas porter leurs fruits avant plusieurs trimestres. Vous réduirez ce budget au fur et à mesure que les preuves arriveront et vous serez en mesure d'expliquer le raisonnement à la fois à votre équipe et à vos parties prenantes.

• Apportez de la rigueur à la façon dont l'équipe décide que quelque chose a fonctionné. Les résultats hors ligne doivent prédire le comportement en ligne ; une estimation ponctuelle forte sur une seule fenêtre d’évaluation est un point de départ et non une conclusion. C'est vous qui demanderez si l'amélioration survit à une évaluation continue, si elle est déjà prise en compte par un changement que nous avons livré le mois dernier et ce qui devrait être vrai pour qu'elle soit fausse.

• Propre prestation selon une cadence. Les flux de travail expérimentaux indépendants doivent converger vers une version candidate, être évalués de bout en bout et expédiés – y compris l'appel difficile de quitter un flux de travail d'une version lorsqu'il ne supporte pas son poids.

Définir la direction à partir des données, en partenariat avec Risk

• Travaillez directement avec nos partenaires de gestion des risques en tant que principales parties prenantes. Nos engagements à leur égard sont explicites, mesurés et écrits ; nous fournissons des modèles de performance, et ils possèdent les seuils, les règles et la manière dont les décisions sont appliquées aux commerçants.

• Travailler avec un haut degré d'autonomie. Notre orientation vient de performances mesurées par rapport à ces engagements et de ce que nos propres expériences nous disent, et non d'un carnet de commandes de produits transmis à l'équipe. On s'attend à ce que vous sachiez sur quoi votre équipe devrait travailler et que vous le défendiez, plutôt que d'attendre qu'on vous le dise.…

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