Старший инженер по машинному обучению

Введение в учебник для начинающих
Primer — это единая инфраструктура для глобальных платежей. Мы обеспечиваем командам финансов и платежей прозрачность и контроль, чтобы уменьшить сложность, повысить производительность и получить больше доходов — и все это на единой платформе.

При поддержке Sofina, Peak XV Partners, ICONIQ, Tencent, Accel и Balderton мы создаем уровень платежей, на который полагаются лучшие компании мира.

Посмотрите нашу витрину >
Узнайте больше о нашей серии C с призовым фондом 100 миллионов долларов.
Узнайте больше о нашей культуре >

К какой команде вы присоединитесь?
Вы будете нашим первым старшим инженером в области машинного обучения, работая вместе с нашим штатным инженером, чтобы помочь заложить фундамент с нуля. Существующей команды DS/ML пока нет, поэтому вы двое будете формировать ее вместе, тесно сотрудничая с инженерами, данными и продуктами, которые уже изучают, как ML можно использовать в платежах. Нам еще многое предстоит выяснить и многое построить. Вы будете тесно сотрудничать с заинтересованными сторонами вашей команды, чтобы определить, где ML может сдвинуть иглу, и отчитываться перед инженерным руководством, пока эта функция обретает форму.

Что ты будешь делать?

• Владеть полным жизненным циклом функций машинного обучения в своих инициативах — от независимого исследования и тестирования подходов до обучения, развертывания и мониторинга в рабочей среде.

• Принимайте решения по разумной маршрутизации в рамках потока платежей, создавая вокруг них инфраструктуру машинного обучения по ходу работы — управление версиями, CI/CD, наблюдаемость.

• Тесно сотрудничайте с продуктами, данными и инженерами, чтобы превратить многообещающие сценарии использования в готовые и измеряемые результаты.

• Применяйте прагматичный, ориентированный на результат подход к экспериментированию и оценке моделей, а не гонитесь за самым сложным подходом.

• Наставляйте других инженеров, когда они осваивают методы машинного обучения, рассказывая, что вы думаете о компромиссах и о том, когда следует упростить задачу.

• Общайтесь напрямую с клиентами, чтобы проверить идеи и протестировать то, что вы создаете, на предмет реального использования.

• Помогите определить техническое направление в своем регионе, работая вместе со своей командой над определением приоритетов вариантов использования, которые стоит реализовать.

• Установите шаблоны и методы, которые обеспечивают надежность и повторяемость работы ML в Primer, опираясь на основы, а не определяя их в одиночку.

Что мы ищем

• Старший опыт работы в области машинного обучения, обработки данных или прикладных исследований, а также реальные производственные развертывания (API, пакетная или потоковая передача).

• Вы мыслите статистически. Вы можете разрабатывать и проводить эксперименты и A/B-тесты, а также сообщать о том, что показывают результаты, а что нет.

• Хорошие навыки Python и практический опыт работы с библиотеками машинного обучения, такими как scikit-learn, XGBoost, TensorFlow, PyTorch или Keras.

• Прочные знания в области современной разработки программного обеспечения, инструментов инфраструктуры и обработки данных, а также понимание проблем MLOps на протяжении всего жизненного цикла машинного обучения. Вам не обязательно создавать платформу, но вы знаете, с чем придется иметь дело.

• Знакомство с обучением с подкреплением (например, многорукие или контекстные бандиты). Опыт работы с ним не обязателен, но нужно понимать, как он работает и где применяется.

• Опыт работы в облаке — предпочтение отдается AWS; GCP или Azure оба подходят

• Доступ к платежам или электронной коммерции является плюсом, а не обязательным условием: вы создадите эту глубину предметной области на работе.

• Комфортно себя чувствует в двусмысленности, в проблемах и в процессе. Вы можете исследовать, разрабатывать и производить независимо, и вы поможете определить, как мы работаем, по ходу дела.

Вам здесь может не понравится

• Вам нравится работать в офисе — мы в первую очередь работаем удаленно и всегда будем рядом.

• Прежде чем приступить к работе, вам понадобится полностью составленный план действий — мы создаем эту функцию, и многое еще предстоит определить.
• Вы предпочитаете передавать модели для развертывания и запуска другой команде.

✅ Типичный процесс собеседования

• Первоначальный ознакомительный звонок с талантливым партнером.

• Собеседование с менеджером по найму

• Этап вызова – в зависимости от роли

• Заключительное собеседование, посвященное согласованию ценностей.

Какова культура в Primer?

Мы строим культуру, в которой люди могут делать свою работу наилучшим образом и гордиться своим влиянием. Вы будете работать с людьми, которые целеустремленны, умны и размышляют, и которые искренне вкладываются в создание исключительных продуктов и обеспечение успеха наших продавцов.

Мы работаем удаленно и работаем с первого дня. Мы считаем, что построение успешной и прибыльной компании не ограничивается близостью. Мы инвестируем в наши отношения посредством отличных методов удаленной работы и тщательно продуманного личного общения, включая рабочие встречи, ежегодные выездные мероприятия нашей компании и доступ к коворкингам в большинстве крупных городов.

Работа сложная. Масштабирование — это сложная задача, и создание продуктов, определяющих категории, — это сложная задача. Но есть существенная разница между вызовом и борьбой. В Primer правильная задача сопровождается правильной поддержкой: сильная адаптация, среда для совместной работы и команда, которая искренне заинтересована в вашем успехе. Это никогда не то, с чем ты сталкиваешься в одиночку.

Наши преимущества

🌍Мы полностью удалены и распределены по всему миру; и были с первого дня
💰 Конкурентоспособные варианты акций
🌴 Отпуск без ограничений, минимум 25 дней.
🗣️ Доступ к коворкингу в крупных городах
📅 Работа и корпоративный ретрит
💻 Лучшее оборудование для вашей роли
🏠 500 фунтов стерлингов на установку домашнего офиса
🔎 Щедрый бюджет на обучение
🏥Частное медицинское страхование
📈 Широкий набор дополнительных привилегий и преимуществ (в зависимости от местоположения)

Не соответствуете всем требованиям?

В Primer мы стремимся создать разнообразное, инклюзивное и аутентичное рабочее место. Если вам нравится эта роль, но ваш опыт не соответствует всем перечисленным квалификациям, мы рекомендуем вам подать заявку. Вы можете быть подходящим кандидатом на эту или другие роли.…

Источник: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/primerio/senior-machine-learning-engineer-united-kingdom-157775).