Yönetici, Makine Öğrenimi Mühendisliği

Tala hakkında

Tala, küresel sermayeyi küresel çoğunluğa bağlayan yapay zekaya dayalı kredi altyapısıdır. Geniş ölçekte kredi erişimini güçlendirmek için özel risk istihbaratını genişleyen sermaye ve dağıtım ortakları ağıyla birleştiriyoruz. Tala bugüne kadar Afrika, Latin Amerika ve Asya'da 14 milyondan fazla müşteriye 9 milyar dolardan fazla sermaye dağıtarak gelişmekte olan piyasalardaki ince dosya borçluları hakkında kesin bağlamsal veri kümesi oluşturdu. Tala şimdi bu temeli ortakların, sermaye sağlayıcıların ve ekosistemlerin üzerine inşa edebileceği ortak altyapıya dönüştürüyor.

Şirket, Fortune Impact 20 listesine, iki kez CNBC Dünyanın En İyi Fintech Şirketleri listesine, beş yıl boyunca CNBC Disruptor 50 listesine ve on yıl boyunca Forbes Fintech 50 listesine girdi.

Ekibimizin küresel yapısı göz önüne alındığında, Santa Monica, Kaliforniya'daki (HQ) ofis merkezleriyle uzaktan öncelikli bir yaklaşımla çalışıyoruz; Nairobi, Kenya; Mexico City, Meksika; Manila, Filipinler; ve Bangalore, Hindistan.

Çoğu Talazenler misyonumuzla bağlantı kurdukları için bize katılıyorlar. Tala'da yaratabileceğiniz etkiden enerji alıyorsanız, sizden haber almak isteriz!

Rol

Tala'nın ML Platform ekibine liderlik edecek Makine Öğrenimi Mühendisliği Yöneticisi arıyoruz. Bu kişi, Veri Bilimi ekiplerimizin makine öğrenimi modellerini geniş ölçekte güvenli bir şekilde eğitmesini, dağıtmasını, izlemesini ve çalıştırmasını sağlayan platformları, çerçeveleri ve altyapıyı oluşturmaktan sorumlu bir Makine Öğrenimi Mühendisleri ekibini yönetecektir.

Bu bir oyuncu-antrenör yönetimi rolüdür. Ekibi geliştirmek ve büyütmenin yanı sıra mimariye, mühendislik uygulamalarına, güvenilirliğe ve üretim sistemlerine rehberlik edecek yeterli teknik liderliği sağlamaktan da sorumlu olacaksınız. Rol, gerçek zamanlı makine öğrenimi çıkarımı ve akışlı veri sistemlerinin yanı sıra toplu model geliştirme ve dağıtımını destekleyen platformlara özel olarak odaklanmaktadır.

Ne yapacaksın

Ekibi Yönetin ve Büyütün

• Orta ve üst düzey seviyelerde 4-6 Makine Öğrenimi Mühendisinden oluşan bir ekibi yönetin ve geliştirin.

• Güçlü MLE yeteneğini işe alın, kaynak sağlayın, röportaj yapın ve kapatın.

• Açık beklentiler oluşturun, düzenli geri bildirim sağlayın ve doğrudan raporlama yapanlar için gelişim planları oluşturun.

• Performans boşluklarını doğrudan ve düşünceli bir şekilde ele alırken mühendislere büyüme ve terfi yönünde koçluk yapın.

• Mühendislerin zorlu projeleri üstlenmeleri ve teknik liderliklerini geliştirmeleri için fırsatlar yaratın.

Kendi Mühendislik Teslimatı

• Üç aylık hedefler belirleyin ve ekibin tutarlı bir şekilde bu hedeflere ulaşmasını sağlayın.

• Ürün yol haritası çalışmalarında, işi yürütme faaliyetlerinde ve operasyonel mükemmellikte kendi önceliklendirmesi.

• Yeni geliştirme, bakım, teknik borç ve üretim desteği konusunda ekip kapasitesini dengeleyin.

• Bağlam değiştirmeyi ve yetkilendirmeyi etkili bir şekilde azaltarak ekip verimliliğini artırın.

• Karmaşık işleri tahmin etmek ve kapsamını belirlemek için mühendisler ve teknik liderlerle ortak olun.

Teknik Liderlik Sağlayın

• Veri Bilimcileri ve Analistlerinin verileri keşfetmesine, özellikler geliştirmesine ve ML modellerini eğitmesine, test etmesine, dağıtmasına ve izlemesine olanak tanıyan platformların ve çerçevelerin geliştirilmesine rehberlik edin.

• Model altyapısı, gerçek zamanlı çıkarım, akış özelliği çıkarma, toplu işleme ve üretim ML sistemleri genelinde teknik liderlik sağlayın.

• Test, otomasyon, gözlemlenebilirlik, hata toleransı, kod olarak altyapı ve dağıtım konularında güçlü mühendislik uygulamalarını teşvik edin.

• SLO'ları, çağrı üzerine sağlığı, kapasite planlamayı, güvenilirliği ve olay müdahalesini sahiplenin ve geliştirin.

• Teknik tasarımları gözden geçirin ve mimari standartların geliştirilmesine ve teknik borçların azaltılmasına yardımcı olun.

Kuruluş Genelindeki Ortak

• Veri Bilimi, Veri Mühendisliği, Veri Platformu, Ürün, Kredi ve İş Geliştirme ekipleriyle yakın işbirliği içinde çalışın.

• İş ve teknik ihtiyaçları ölçeklenebilir makine öğrenimi platformu çözümlerine dönüştürün.

• Birden fazla mühendislik ve veri ekibi arasındaki bağımlılıkları ve teslimatı koordine edin.

• Önceliklerin ve gereksinimlerin değişebileceği bir ortamda yapı ve netlik yaratılmasına yardımcı olun.

İhtiyacınız Olanlar

Yönetim Deneyimi

• İşe alma, performans yönetimi, koçluk ve kariyer gelişimi de dahil olmak üzere 2 yıldan fazla mühendisleri doğrudan yönetme.

• En az bir tam performans döngüsü boyunca bir ekibi yönetme deneyimine sahip olun.

• Mühendislere terfi konusunda koçluk yapma ve düşük performansı etkili bir şekilde giderme becerisi gösterdi.

• Ekip hedeflerini sahiplenme, önceliklendirme, tahmin etme ve sunma deneyimini yaşayın.

• Çağrı üzerine üretim, olay müdahalesi ve kapasite planlaması konusunda deneyim.

• Mühendislik yeteneklerine kaynak bulma, görüşme ve kapatma süreçlerine aktif olarak katılma isteği.

Teknik Deneyim

• Tüketici ölçekli uygulamalarda 6 yılı aşkın arka uç yazılım mühendisliği deneyimi.

• En az 3 yıllık uygulamalı Python deneyimi.

• Üretimde makine öğrenimi veya nedensel çıkarım sistemleri oluşturma ve çalıştırma deneyimini yaşayın.

• Kişisel olarak makine öğrenimi modelleri veya makine öğrenimi altyapısı oluşturma ve dağıtma konusunda daha önceki kariyer deneyimi.

• Teknik mimari ve sistem tasarımı tartışmalarına katılma ve birincil kodlayıcı olmaya gerek kalmadan teknik yönlendirme sağlama becerisi.

• Yazılım kalitesi, güvenlik, güvenilirlik, test ve üretim operasyonlarına ilişkin güçlü anlayış.

Teknik Beceriler

Aşağıdaki konularda deneyimi olan adaylarla özellikle ilgileniyoruz:

• Diller: Python, SQL

• Makine Öğrenimi: Jupyter, Pandas, Scikit-Learn, XGBoost, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face

• Bulut ve Altyapı: AWS, GCP, Azure, Kubernetes, Docker

• Yayın: Kafka, Kinesis, Beam, Flink, Spark Yayını

• Toplu İşleme: Hava Akışı, Meta Akışı

• Veritabanları: MySQL, PostgreSQL, Cassandra, Snowflake, Druid ve/veya benzer teknolojiler

• API'ler: REST, GraphQL, gRPC, Protokol Arabellekleri

• Üretim Mühendisliği: DevOps, SLO'lar, izleme/gözlemlenebilirlik, çağrı üzerine, kapasite planlama, temel neden analizi

• ML/Analytics: Makine öğrenimi, nedensel çıkarım, ölçeklenebilir algoritmalar

Tazminat…

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