Staff Machine Learning Engineer (Research Scientist) - DFAI

Wir glauben, dass die Art und Weise, wie Menschen mit ihren Finanzen interagieren, in den nächsten Jahren drastisch verbessert wird. Wir sind bestrebt, diese Transformation zu unterstützen, indem wir die Werkzeuge und Erfahrungen entwickeln, die Tausende von Entwicklern nutzen, um ihre eigenen Produkte zu erstellen. Plaid unterstützt die Werkzeuge, auf die Millionen von Menschen angewiesen sind, um ein gesünderes Finanzleben zu führen. Wir arbeiten mit Tausenden von Unternehmen wie Venmo, SoFi, mehreren Fortune 500-Unternehmen und vielen der größten Banken zusammen, um es den Menschen zu erleichtern, ihre Finanzkonten mit den Apps und Dienstleistungen zu verbinden, die sie nutzen möchten. Das Netzwerk von Plaid umfasst 12.000 Finanzinstitute in den USA, Kanada, Großbritannien und Europa. Gegründet im Jahr 2013 hat das Unternehmen seinen Hauptsitz in San Francisco mit Büros in New York, Washington D.C., London und Amsterdam. Wir sind das Data Foundation & AI-Team innerhalb der Datenorganisation von Plaid. Unsere Mission ist es, die gemeinsame ML- und KI-Infrastruktur zu schaffen, die intelligente Funktionen in der Produktpalette von Plaid unterstützt. Wir entwickeln die grundlegenden Systeme, Modelle und Datenressourcen, die die einzigartigen Finanznetzwerkdaten von Plaid in skalierbare, allgemeine Darstellungen umwandeln, die von Teams im gesamten Unternehmen genutzt werden können. Unsere Arbeit erstreckt sich über den gesamten ML-Lebenszyklus – von der großangelegten Datenkuratierung und dem Modellvortraining bis hin zur Produktionsbereitstellung, Bewertung und Überwachung.

Als Teil des Teams arbeiten Sie an der Schnittstelle von Machine Learning-Infrastruktur, angewandter KI und verteilten Systemen und helfen dabei, die zentrale KI-Plattform zu etablieren, die Innovationen bei Plaid ermöglicht.

Position Übersicht

Als Staff Machine Learning Engineer leiten Sie die technische Strategie und Entwicklung der Fundamentmodelle von Plaid und treffen wichtige Entscheidungen zu Vortrainingszielen, Modellarchitektur und Feinabstimmungsansätzen, die eine Vielzahl von nachgelagerten Produktanwendungen unterstützen. Sie fungieren als technischer Leiter für den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens und überwachen alles von der Datenkuratierung und Experimentierung bis hin zur Produktionsbereitstellung, dem Management von Funktionen und der Beobachtbarkeit. In dieser Rolle etablieren Sie strenge Bewertungsrahmen, um die Modellleistung über verschiedene Anwendungsfälle hinweg zu messen, und bauen skalierbare, wiederholbare Pipelines, die Forschung in Produktionsauswirkungen umsetzen. Sie arbeiten eng mit Teams im gesamten Unternehmen zusammen, um zu definieren, wie Produkte mit Fundamentmodellen integriert und angepasst werden, wodurch wiederverwendbare ML-Infrastrukturen ermöglicht und doppelte Modellierungsanstrengungen reduziert werden. Als senior technischer Leiter werden Sie Ingenieure auf verschiedenen Erfahrungsstufen betreuen, die Standards für Ingenieurwesen und Experimentierung erhöhen und technische Fortschritte sowohl intern als auch extern als Vertreter der KI- und Machine Learning-Fähigkeiten von Plaid kommunizieren.

Verantwortlichkeiten

• Besitz der End-to-End-Technikstrategie für ein Fundamentmodell, das auf einem der reichhaltigsten Finanzdatensätze der Welt basiert, von der Architektur des Vortrainings bis zur Produktionsbereitstellung.
• Forschung, die Ergebnisse liefert: Entscheidungen von der Experimentierung bis zu Produktionssystemen treffen, die echten Kunden dienen und mehrere Produktteams unterstützen.
• Arbeiten über den gesamten ML-Stack, einschließlich Vortrainingsziele, Architekturdesign, verteiltes Training, Bereitstellungsinfrastruktur, Überwachung und teamübergreifende Integration.
• Technische Richtung festlegen und ein hochqualifiziertes Team betreuen, wobei Ihre Arbeit die Fähigkeiten von Ingenieuren und Produktteams bei Plaid verstärkt.
• Hunderte Millionen von Verbrauchern helfen, durch die ML-Fähigkeiten, die Sie entwickeln und bereitstellen, größere finanzielle Freiheit zu erreichen.

Qualifikationen

• MS: 7–12+ Jahre Branchenerfahrung mit nachgewiesener Erfolgsbilanz in technischer Führung und Produktionslieferung.
• PhD: 5–9+ Jahre Branchenerfahrung mit Nachweis technischer Führung (technischer Leiter, Principal-/Staff-Äquivalente) und End-to-End-Produktionsverantwortung.
• Frühere technische Führungserfahrung (technischer Leiter, Principal oder Staff) mit nachgewiesener teamübergreifender Einflussnahme und Mentoring.
• Tiefe Expertise in Transformers/LLMs/Fundamentmodellen, einschließlich großangelegtem Training oder Domänenanpassung.
• End-to-End-Produktionsverantwortung; nachgewiesene Erfolgsbilanz beim Versand von Modellen durch Training, Bereitstellung, Überwachung und Iteration in Live-Umgebungen.
• Erfahrung im verteilten Training und starke Python- sowie Software-Engineering-Grundlagen auf Staff-Niveau.
• Fähigkeit, technische Ausrichtung über Teams hinweg voranzutreiben: Standards setzen, Integrationsmuster definieren und über den unmittelbaren Rahmen hinaus Einfluss nehmen.
• Erfahrung im Fintech-/Finanzdatenbereich - wünschenswert.
• Externe Veröffentlichungen oder Open-Source-Beiträge - wünschenswert.
• Erfahrung in der Definition von ML-Plattformfähigkeiten (Bereitstellungsinfrastruktur, Feature-Stores), die von mehreren Teams genutzt werden - wünschenswert.

Vorteile und Diversitätsstatement

Unsere Mission bei Plaid ist es, finanzielle Freiheit für alle zu ermöglichen. Um diese Mission zu unterstützen, streben wir an, ein diverses Team von engagierten Personen aufzubauen, die sich leidenschaftlich dafür einsetzen, das Finanzökosystem gerechter zu gestalten. Wir erkennen an, dass starke Qualifikationen sowohl aus früheren Berufserfahrungen als auch aus gelebten Erfahrungen stammen können. Wir ermutigen Sie, sich auf eine Stelle zu bewerben, auch wenn Ihre Erfahrung nicht vollständig mit der Stellenbeschreibung übereinstimmt. Wir suchen immer nach Teammitgliedern, die etwas Einzigartiges zu Plaid bringen! Plaid ist stolz darauf, ein Arbeitgeber mit Chancengleichheit zu sein und schätzt die Vielfalt in unserem Unternehmen. Wir diskriminieren nicht aufgrund von Rasse, Hautfarbe, nationaler Herkunft, Ethnizität, Religion oder religiösem Glauben, Geschlecht (einschließlich Schwangerschaft, Geburt oder verwandte medizinische Bedingungen), sexueller Orientierung, Geschlecht, Geschlechtsidentität, Geschlechtsausdruck, Transgender-Status, sexuelle Stereotypen, Alter, Militär- oder Veteranenstatus, Behinderung oder anderen anwendbaren rechtlich geschützten Merkmalen. Wir berücksichtigen auch qualifizierte Bewerber mit strafrechtlichen Verurteilungen, im Einklang mit den geltenden Bundes-, Landes- und lokalen Gesetzen. Plaid verpflichtet sich, angemessene Vorkehrungen für Kandidaten mit Behinderungen in unserem Rekrutierungsprozess bereitzustellen. Wenn Sie Unterstützung bei Ihrer Bewerbung oder Ihren Vorstellungsgesprächen aufgrund einer Behinderung benötigen, lassen Sie es uns bitte unter accommodations@plaid.com wissen.

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Zusätzliche Vergütung in Form von Eigenkapital und/oder Provisionen hängt von der angebotenen Position ab. Plaid bietet einen umfassenden Leistungsplan, einschließlich medizinischer, zahnärztlicher, augenärztlicher Versorgung und 401(k). Die Vergütung basiert auf Faktoren wie (aber nicht beschränkt auf) Umfang und Verantwortlichkeiten der Position, Berufserfahrung und Fähigkeiten des Kandidaten sowie Standort. Vergütung und Leistungen können jederzeit geändert werden, entsprechend den Bedingungen der geltenden Vergütungs- oder Leistungspläne.