Старший інженер з великих даних, операційна група ML в High-Salary Jobs | highsalaryjobs.careers

Про нашу команду. Наші команди ML є частиною нашої основної групи Data Science і Machine Learning і складаються з онлайнових і офлайнових команд ML. Команда онлайнового ML (платформа ML) відповідає за створення та експлуатацію систем із низьким часом затримки та інтенсивних даних, таких як сховище функцій, вилучення функцій, обслуговування моделей ML та системи управління версіями. Команда Offline ML (ML Operations) відповідає за процес випуску моделі ML, конвеєри ML, навчання моделі та перевірку. Операційна команда ML прагне надавати клієнтам Sift часті, надійні та стабільні випуски моделей, постійно вдосконалюючи наш процес і інструменти. Ми обслуговуємо клієнтів у різних галузях, таких як онлайн-торгівля, служба доставки, фінанси, туристичні сайти тощо, і ми маємо клієнтів як у розвинених країнах, так і в країнах, що розвиваються. Наша технологія допомагає захистити користувачів Інтернету від онлайн-шахрайства, що постійно розвивається, шахрайства з платежами, образливого вмісту, захоплення облікових записів тощо. Це далекоглядна команда, яка постійно кидає виклик собі та статус-кво, щоб розширити межі машинного навчання та науки про дані в багатьох сферах. пропонувати продукти в Sift і співпрацювати з командами розробки продуктів, щоб забезпечити відчутну цінність для клієнтів. Технічний стек - Java, Apache Airflow, Apache Spark, Databricks, Dataproc, Snowflake, GCP (GKE, BigTable). Можливості для вас: Професійне зростання: щоквартальні цикли зростання замість огляду ефективності; Обмін знаннями: кожні два тижні ми проводимо сесії Tech Talks. Ви дізнаєтеся, як створювати проекти, які обробляють петабайти даних і мають високу відмовостійкість; Культура для інновацій: ви можете спробувати свої ідеї на нашому щорічному хакатоні; Постійне навчання: у нас є ініціатива «Навчальний марафон», де люди обирають певні технології та занурюються глибше разом, діляться прогресом у регулярних синхронізаціях; Ділові поїздки та щорічний саміт Sift, у 2024 році Саміт відбувся в Каліфорнії; Підхід до дистанційної роботи: ви можете вибрати, де вам краще працювати. Що зробило б вас сильним: у вас є налаштований на розвиток і великий інтерес до роботи з додатками та технологіями реального машинного навчання; Відмінні комунікативні навички та налаштованість на співпрацю; 7+ років професійного досвіду розробки програмного забезпечення для великих даних; Досвід створення високодоступних систем із низькою затримкою за допомогою Java, Scala чи інших об’єктно-орієнтованих мов; Досвід роботи з великими наборами даних і технологіями обробки даних для потокової та пакетної обробки, такими як Apache Spark, Apache Beam, Flink і MapReduce; Знання хмарного стеку GCP або AWS для веб-сервісів і обробки великих даних; Базові знання MLOps щодо випуску моделі/навчання/моніторингу; Концептуальне знання методів ML; Б.С. у галузі інформатики (або пов’язаної технічної дисципліни) або відповідного практичного досвіду. Якщо ви маєте понад 7 років досвіду розробки програм із низькою затримкою та високим навантаженням за допомогою Java або Scala, виявляєте інтерес до переходу на інженерію великих даних, демонструєте самомотивацію в управлінні розробкою та готові присвятити час швидкому вдосконаленню своїх навичок, ми заохочуємо вас подати заявку на це роль. Що ви будете робити: створювати масивні конвеєри даних і пакетні завданнячастина нашого процесу навчання моделі з використанням новітніх технологій, таких як Apache Spark, Flink, Airflow і Beam; Прототипуйте та досліджуйте новітні технології машинного навчання чи аналітики, такі як фреймворки, що обслуговують моделі, або механізми оркестровки робочого процесу; Співпрацюйте з інженерами машинного навчання та науковцями з обробки даних і сприяйте роботі над внутрішнім інструментарієм, експериментами та створенням прототипів; Спростити, змінити архітектуру та оновити існуючі технології трубопроводів. Переваги та бонуси: Компенсаційний пакет, який складається з фінансової компенсації, 5% бонусу кожні два роки та опціонів на акції; Медичне, стоматологічне та окулярне покриття; 50$ на спорт і оздоровлення; Компенсація за навчання: книги, навчальні курси, конференції; Гнучкий вихідний: ми дотримуємося принципу необмеженої відпустки; Налаштований робочий графік відповідно до київського часового поясу, незважаючи на розташування офісів у США: демонстраційні сесії кожні два тижні є необов’язковими для нашої команди, і ми дивимося їх із запису; Дні психічного здоров'я: додаткові вихідні; Курси англійської мови та соціальні заходи всередині компанії дозволяють покращити ваші публічні виступи та мову. Наш процес співбесіди: 45-хвилинна ознайомча розмова з рекрутером; 60-хвилинний технічний екран із завданням на розв’язання задачі із кодом середнього рівня; Віртуальне перебування на місці з командою займе приблизно 3,5 години (проектування системи, кодування, глибоке занурення та співбесіда на основі цінностей). Під час наших сесій у вас буде можливість дізнатися про культуру компанії, зустрітися з інженерами з вашої команди та обговорити проблеми розподіленої системи. Ви матимете час на всі цікаві запитання та отримаєте прозорість щодо ваших майбутніх обов’язків та проекту. Трохи про нас: Sift — це платформа для шахрайства на основі штучного інтелекту, яка забезпечує цифрову довіру провідних світових компаній. Наші глибокі інвестиції в машинне навчання та ідентифікацію користувачів, мережа даних, яка нараховує 1 трильйон подій на рік, і відданість довгостроковому успіху клієнтів дають змогу більш ніж 700 клієнтам безстрашно розвиватися. Бренди, включно з DoorDash, Yelp і Poshmark, покладаються на Sift, щоб розблокувати розвиток і забезпечити бездоганний досвід споживачів. Відвідайте нас на sift.com і слідкуйте за нами на LinkedIn. Давайте будувати це разом У Sift ми навмисно створюємо різноманітне, справедливе та інклюзивне робоче місце. Ми віримо, що різноманітність стимулює інновації, справедливість є фундаментальним правом, а залучення є основною людською потребою. Ми уявляємо місце, де всі Sifties почуватимуться в безпеці, ділячись своєю автентичністю та різноманітним досвідом зі своїми командами, клієнтами та спільнотою – зрештою, використовуючи ці можливості та автентичність для зміцнення довіри та створення безпечнішого Інтернету. Цей документ забезпечує прозорість у тому, як Sift обробляє персональні дані кандидатів на роботу: