Менеджер по машинному обучению

О Тале

Тала — это кредитная инфраструктура, основанная на искусственном интеллекте, которая соединяет глобальный капитал с большинством населения мира. Мы сочетаем собственную информацию о рисках с расширяющейся сетью партнеров по капиталу и распределению, чтобы обеспечить доступ к кредитам в больших масштабах. На сегодняшний день Tala распределила капитал на сумму более 9 миллиардов долларов более чем 14 миллионам клиентов в Африке, Латинской Америке и Азии, создав окончательный набор контекстных данных о тонких заемщиках на развивающихся рынках. Сейчас Tala преобразует этот фундамент в общую инфраструктуру, на которой могут строиться партнеры, поставщики капитала и экосистемы.

Компания входила в список Fortune Impact 20, дважды входила в список лучших финтех-компаний мира по версии CNBC, в течение пяти лет CNBC Disruptor 50 и в течение десяти лет подряд в список Fintech 50 по версии Forbes.

Учитывая глобальный характер нашей команды, мы работаем удаленно с офисными центрами в Санта-Монике, Калифорния (штаб-квартира); Найроби, Кения; Мехико, Мексика; Манила, Филиппины; и Бангалор, Индия.

Большинство талазенцев присоединяются к нам, потому что они разделяют нашу миссию. Если вы воодушевлены тем влиянием, которое вы можете оказать в Тале, мы будем рады услышать ваше мнение!

Роль

Мы ищем менеджера по машинному обучению, который возглавит команду платформы машинного обучения Tala. Этот человек будет управлять командой инженеров по машинному обучению, отвечающих за создание платформ, инфраструктур и инфраструктуры, которые позволят нашим командам по науке о данных безопасно обучать, развертывать, отслеживать и эксплуатировать модели машинного обучения в любом масштабе.

Это управленческая роль игрока-тренера. Вы будете нести ответственность за развитие и рост команды, а также обеспечивать достаточное техническое лидерство для управления архитектурой, инженерными практиками, надежностью и производственными системами. Эта роль уделяет особое внимание системам вывода машинного обучения в реальном времени и системам потоковой передачи данных, а также платформам, которые поддерживают разработку и развертывание пакетных моделей.

Что ты будешь делать

Руководить и развивать команду

• Управляйте и развивайте команду из 4–6 инженеров по машинному обучению среднего и высшего уровня.

• Наймите, найдите, проведите собеседование и закройте сильных специалистов MLE.

• Устанавливайте четкие ожидания, предоставляйте регулярную обратную связь и составляйте планы развития для прямых подчиненных.

• Научите инженеров росту и продвижению по службе, одновременно устраняя пробелы в производительности напрямую и вдумчиво.

• Создайте для инженеров возможности браться за сложные проекты и повышать свое техническое лидерство.

Собственная инженерная поставка

• Ставьте квартальные цели и следите за тем, чтобы команда последовательно их достигала.

• Собственная расстановка приоритетов в разработке дорожной карты продукта, управлении бизнесом и совершенствовании операционной деятельности.

• Сбалансируйте возможности команды по новым разработкам, обслуживанию, технической задолженности и поддержке производства.

• Повысьте производительность команды за счет сокращения переключения контекста и эффективного делегирования полномочий.

• Сотрудничайте с инженерами и техническими руководителями для оценки и определения объемов сложных работ.

Обеспечение технического лидерства

• Руководить разработкой платформ и инфраструктур, которые позволяют специалистам по данным и аналитикам исследовать данные, разрабатывать функции, а также обучать, тестировать, развертывать и отслеживать модели машинного обучения.

• Обеспечить техническое лидерство в инфраструктуре моделей, выводах в реальном времени, потоковом извлечении функций, пакетной обработке и производственных системах машинного обучения.

• Внедрять надежные инженерные практики в области тестирования, автоматизации, наблюдаемости, отказоустойчивости, инфраструктуры как кода и развертывания.

• Владение и улучшение SLO, работоспособности по вызову, планирования мощности, надежности и реагирования на инциденты.

• Просматривайте технические проекты и помогайте внедрять архитектурные стандарты и сокращать технический долг.

Партнер по всей организации

• Тесно сотрудничать с командами по науке о данных, инженерии данных, платформе данных, продуктам, кредитам и развитию бизнеса.

• Преобразуйте бизнес- и технические потребности в масштабируемые решения на платформе машинного обучения.

• Координировать зависимости и доставку между несколькими группами разработчиков и данных.

• Помогите создать структуру и ясность в среде, где приоритеты и требования могут меняться.

Что вам понадобится

Опыт управления

• 2+ года непосредственного управления инженерами, включая найм, управление производительностью, коучинг и развитие карьеры.

• Опыт управления командой, по крайней мере, в течение одного полного цикла работы.

• Продемонстрированная способность обучать инженеров продвижению по службе и эффективно решать проблемы низкой производительности.

• Опыт определения командных целей, определения приоритетов, оценки и реализации.

• Опыт дежурства на производстве, реагирования на инциденты и планирования мощности.

• Готовность активно участвовать в поиске, проведении собеседований и закрытии инженерных талантов.

Технический опыт

• Более 6 лет опыта разработки серверного программного обеспечения для приложений потребительского масштаба.

• Не менее 3 лет практического опыта работы с Python.

• Опыт создания и эксплуатации систем машинного обучения или причинно-следственной связи в производстве.

• Опыт предшествующей карьеры, связанный с созданием и развертыванием моделей машинного обучения или инфраструктуры машинного обучения.

• Способность участвовать в обсуждениях технической архитектуры и проектирования системы и обеспечивать техническое руководство без необходимости быть основным программистом.

• Глубокое понимание качества, безопасности, надежности, тестирования и производственных операций программного обеспечения.

Технические навыки

Мы особенно заинтересованы в кандидатах с опытом работы в:

• Языки: Python, SQL.

• Машинное обучение: Jupyter, Pandas, Scikit-Learn, XGBoost, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face.

• Облако и инфраструктура: AWS, GCP, Azure, Kubernetes, Docker.

• Потоковая передача: Kafka, Kinesis, Beam, Flink, Spark Streaming.

• Пакетная обработка: воздушный поток, метапоток

• Базы данных: MySQL, PostgreSQL, Cassandra, Snowflake, Druid и/или аналогичные технологии.

• API: REST, GraphQL, gRPC, буферы протоколов.

• Проектирование производства: DevOps, SLO, мониторинг/наблюдение, дежурство, планирование мощности, анализ первопричин.

• Машинное обучение/аналитика: машинное обучение, причинно-следственный вывод, масштабируемые алгоритмы.

Компенсация…

Источник: Jobicy (https://jobicy.com/jobs/156097-manager-machine-learning-engineering).