Старший технический менеджер, машинное обучение

В Signifyd мы помогаем торговцам уверенно развивать свой бизнес, выстраивая доверительные отношения со своими клиентами. Наши передовые технологии в сочетании с командой, искренне заинтересованной в успехе наших клиентов, обеспечивают удобство покупок, одобряя больше хороших заказов, защищая доходы и делая клиентов счастливыми.

Нам доверяют тысячи ведущих продавцов в более чем 100 странах, и мы ежегодно безопасно обрабатываем миллиарды транзакций. Наши люди — это сердце всего, что мы делаем, они продвигают нашу миссию вперед с преданностью, сочувствием и творчеством. Присоединяйтесь к нам в нашей миссии по обеспечению уверенной и свободной от мошенничества торговли, помогая интернет-магазинам обеспечивать превосходное качество обслуживания клиентов и устранять мошенничество. Узнайте о ценностях нашей компании здесь!

Signifyd AI Lab (SAIL) создает продукты машинного обучения, лежащие в основе решений Signifyd по мошенничеству и рискам. Мы улучшаем прогностическую эффективность моделей, которые определяют масштабные транзакции электронной коммерции, масштабируем возможности машинного обучения нашей организации по управлению рисками и осваиваем новые рынки и проблемные области, которые расширяют рынок, на котором Signifyd может продавать.

Каждое пространство в этом отделе представляет собой смесь экспериментов, кода и статистики. Мы не возводим стены между людьми, у которых есть идеи, и людьми, которые их создают. Команда разделяет свое время между непрерывным улучшением модели в краткосрочной перспективе и ставками на долгосрочные инновации, направленные на улучшение возможностей компании в 2027 году и в последующий период. Эти ставки возникают с нуля в среде, где, по нашему мнению, те, кто ближе всего к проблемам, лучше всего понимают, как их решить.

Мы нанимаем менеджера, который возглавит одну из команд этого отдела.

Кто ты

Вы практичный менеджер-игрок-тренер, который преуспевает в двусмысленности, где дорожная карта представляет собой набор гипотез и ответ на вопрос: «Сработает ли это?» это «мы узнаем через три недели».

Вы приносите:

Техническая достоверность («Игрок»): вы достаточно близки к работе, чтобы иметь обоснованное мнение. Вы читаете код, проверяете конвейеры оценки и можете сразу отличить статистический результат, который сохранится в рабочей среде, и тот, который просто хорошо выглядел в одном окне тестирования.

Лидерство и строгость («Тренер»): вы держите высокую планку доказательств, не становясь при этом узким местом для экспериментов. Вы обучаете инженеров контролировать качество своего кода и переводите сложные показатели производительности машинного обучения в четкие бизнес-результаты для управления рисками.

Исполнительное суждение: вы знаете, как сбалансировать ставки на исследования и ежеквартальные поставки, не соглашаться и брать на себя обязательства, когда решения принимаются, и создавать среду, в которой хорошо документированные отрицательные результаты экспериментов отмечаются как реальный прогресс.

Что ты будешь делать

Руководить и развивать команду

• Направлять развитие карьеры, управлять конфликтами и создавать позитивную рабочую атмосферу.

• Разрабатывать планы карьерного роста вместе с членами команды, давать рекомендации по развитию навыков и следить за их развитием.

• Регулярно общайтесь один на один, постоянно предоставляйте обратную связь и создавайте безопасную среду для открытого обсуждения, включая обсуждения, которые следуют за экспериментом, который не сработал.

• Ставьте четкие цели, наставляйте команду и создайте среду сотрудничества в географически распределенной организации.

• Поощряйте культуру обучения и совершенствования, предоставляйте техническое руководство и поддерживайте членов команды как в технических, так и в мягких навыках.

• Проводить технические собеседования и собеседования с менеджерами по найму, обучать команду методам проведения собеседований и помогать нам поднимать планку по мере нашего роста.

• Выявлять и устранять пробелы в возможностях и процессах команды для повышения эффективности и успеха команды.

Запускайте портфолио экспериментов, а не очередь на доставку

• Сотрудничайте со своими техническими руководителями, которые владеют и реализуют техническую дорожную карту для своих областей. Ваша работа не в том, чтобы быть единственным источником идей, а в том, чтобы подвергнуть их испытанию, отточить, убедиться, что самые сильные получают ресурсы, и убедиться, что у людей, генерирующих их, есть место и поддержка для этого. Когда вы приносите идею, вы высказываете ее как коллега в техническом разговоре.

• Делайте то, что дорожная карта не может сделать за вас: какие гипотезы подлежат расчету и численности персонала, какие требуют еще одной итерации, а какие получают четкое, задокументированное «нет». Хорошо организованный отрицательный результат — это реальный результат, и мы относимся к нему как к таковому, но только если он объявлен, записан и на его основе извлечены уроки.

• Найдите компромисс между намеченной целью улучшения, которую вы должны достичь в этом году, и исследованиями, которые могут не окупиться в течение нескольких кварталов. Вы сократите этот бюджет по мере поступления доказательств и сможете объяснить причины как своей команде, так и заинтересованным сторонам.

• Привнесите строгость в то, как команда решает, что что-то сработало. Результаты в автономном режиме должны предсказывать поведение в Интернете; сильная точечная оценка в одном окне оценки является отправной точкой, а не заключением. Вы будете тем человеком, который будет спрашивать, выдержит ли улучшение скользящую оценку, учтено ли оно уже в изменении, которое мы выпустили в прошлом месяце, и что должно быть истинным, чтобы оно было неправильным.

• Собственная подача на каденции. Независимые экспериментальные рабочие потоки должны объединиться в кандидата на выпуск, пройти сквозную оценку и выпустить — включая жесткий призыв исключить рабочий поток из релиза, когда он не несет своего веса.

Установите направление на основе данных в сотрудничестве с Risk

• Работайте напрямую с нашими партнерами по рискам как с вашими основными заинтересованными сторонами. Наши обязательства перед ними явны, измерены и записаны; мы обеспечиваем эффективность модели, а они сами определяют пороговые значения, правила и то, как решения применяются к продавцам.

• Работайте с высокой степенью автономности. Наше направление зависит от измеренной производительности в соответствии с этими обязательствами и от того, что говорят нам наши собственные эксперименты, а не от невыполненной работы по продукту, переданной команде. Ожидается, что вы будете знать, над чем должна работать ваша команда, и защищать это, а не ждать, пока вам скажут.…

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