Старший інженер з машинного навчання

Вступ до Букваря
Primer — це єдина інфраструктура для глобальних платежів. Ми надаємо фінансовим і платіжним командам видимість і контроль, щоб зменшити складність, підвищити продуктивність і отримувати більше прибутку – і все це з однієї платформи.

За підтримки Sofina, Peak XV Partners, ICONIQ, Tencent, Accel і Balderton ми створюємо рівень платежів, на який покладаються найкращі компанії світу.

Дивіться нашу вітрину >
Читайте про нашу серію C на 100 мільйонів доларів
Дізнайтеся більше про нашу культуру >

До якої команди ти приєднаєшся?
Ви станете нашим першим старшим інженером у ML, який працюватиме разом із нашим штатним інженером, щоб допомогти створити основи з нуля. Команди DS/ML ще немає, тож ви двоє створюватимете її разом, тісно співпрацюючи з інженерами, спеціалістами з обробки даних і продуктів, які вже досліджують, як ML можна використовувати в платежах. Ще багато чого потрібно з’ясувати і багато чого побудувати. Ви тісно співпрацюватимете з зацікавленими сторонами вашої команди, щоб визначити, куди ML може перемістити голку, і звітуватимете керівництву інженерів, поки ця функція набуває форми.

що ти будеш робити

• Володійте повним життєвим циклом функцій МЛ у своїх ініціативах – від незалежного дослідження та тестування підходів до навчання, розгортання та моніторингу у виробництві

• Приймайте інтелектуальні рішення щодо маршрутизації в потоці платежів, створюючи навколо них інфраструктуру машинного навчання по ходу роботи – керування версіями, CI/CD, можливість спостереження

• Тісно співпрацюйте з продуктами, даними та розробкою, щоб перетворити багатообіцяючі варіанти використання в готові, вимірювані результати

• Привнесіть прагматичне мислення, орієнтоване на вплив на експерименти та оцінку моделі, а не шукайте найскладніший підхід

• Наставляйте інших інженерів, коли вони освоюють методи ML, діліться своїми думками про компроміси та про те, коли потрібно робити все просто.

• Спілкуйтеся безпосередньо з клієнтами, щоб перевірити ідеї та перевірити те, що ви створюєте, на реальне використання

• Допоможіть визначити технічний напрямок у вашому регіоні, працюючи зі своєю командою, щоб визначити пріоритети варіантів використання, які варто шукати

• Встановіть шаблони та практики, які роблять роботу ML надійною та повторюваною на Primer, спираючись на основи, а не визначаючи їх окремо

Те, що ми шукаємо

• Старший досвід у розробці машинного навчання, науці про дані або прикладних дослідженнях із розгортанням реального виробництва (API, пакетне або потокове передавання)

• Ви мислите статистично. Ви можете розробляти та запускати експерименти та A/B-тести, а також звітувати про те, що результати показують, а що ні

• Сильні навички Python і практичний досвід роботи з бібліотеками ML, такими як scikit-learn, XGBoost, TensorFlow, PyTorch або Keras

• Тверда підготовка до розробки сучасного програмного забезпечення, інфраструктури та засобів обробки даних, а також розуміння проблем MLOps протягом усього життєвого циклу ML. Вам не потрібно створювати платформу, але ви знаєте, з чим вона має працювати

• Знайомство з навчанням з підкріпленням (наприклад, багаторуких або контекстних бандитів). Досвід виробництва з нею не обов’язковий, але ви повинні розуміти, як вона працює і де вона застосовується

• Хмарний досвід — бажано AWS; GCP або Azure добре

• Вплив платежів або електронної комерції є плюсом, а не обов’язковою умовою – ви зможете розвинути цю глибину домену під час роботи

• Комфортно з двозначністю, у проблемах і в процесі. Ви можете досліджувати, розробляти та виробляти самостійно, і ви допоможете визначити, як ми працюємо, як ви йдете

Можливо, вам тут не сподобається

• Вам подобається працювати в офісі — ми насамперед віддалені, і так буде завжди

• Перш ніж почати, вам потрібна повністю розроблена дорожня карта — ми створюємо цю функцію, і багато чого ще належить визначити.
• Ви віддаєте перевагу передачі моделей іншій команді для розгортання та запуску.

✅ Типовий процес співбесіди

• Початковий ознайомчий дзвінок із партнером з питань талантів

• Співбесіда з менеджером з найму

• Етап виклику - контекстуалізовано до ролі

• Остаточне інтерв'ю для вирівнювання цінностей

Яка культура в Primer?

Ми створюємо культуру, у якій люди можуть виконувати свою роботу якнайкраще та пишатися своїм впливом. Ви працюватимете з людьми, які є цілеспрямованими, розумними та рефлексивними, які щиро інвестують у створення виняткових продуктів і досягнення успіху для наших продавців.

Ми працюємо віддалено з першого дня. Ми віримо, що побудова успішної, прибуткової компанії – це не просто так. Ми інвестуємо у наші стосунки за допомогою чудових методів віддаленої роботи та продумано спланованого особистого часу, включно з роботою, нашою щорічною корпоративною зустріччю та доступом до коворкінгів у більшості великих міст.

Робота складна. Масштабування — це виклик, і створювати продукти, що визначають категорію, — це виклик. Але між викликом і боротьбою є суттєва різниця. У Primer правильний виклик супроводжується правильною підтримкою: ефективна адаптація, середовище для співпраці та команда, яка щиро інвестує у ваш успіх. З цим ніколи не стикаєшся наодинці.

Наші переваги

🌍 Ми повністю віддалені та розподілені по всьому світу; і були з першого дня
💰 Конкурентні варіанти акцій
🌴 Необмежену відпустку, необхідно взяти мінімум 25 днів
🗣️ Доступ до коворкінгу у великих містах
📅 Відпочинок для роботи та компанії
💻 Найкраще обладнання для вашої ролі
🏠 £500 на облаштування домашнього офісу
🔎 Щедрий бюджет на навчання
🏥 Приватне медичне страхування
📈 Широкий набір додаткових пільг і переваг (залежно від місця розташування)

Не відповідаєте всім вимогам?

У Primer ми прагнемо створити різноманітне, інклюзивне та автентичне робоче місце. Якщо ви в захваті від цієї посади, але ваш досвід не повністю відповідає кожній наведеній кваліфікації, радимо вам подати заявку. Ви можете бути правильним кандидатом на цю чи інші ролі.…

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