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 finanzielles Leben 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 Teams im gesamten Unternehmen nutzen können. Unsere Arbeit umfasst den gesamten ML-Lebenszyklus – von der großangelegten Datenkuratierung und dem Pretraining von Modellen bis hin zu Produktionsbereitstellung, Evaluierung und Überwachung.

Als Teil des Teams arbeiten Sie an der Schnittstelle von Maschinenlernen-Infrastruktur, angewandter KI und verteilten Systemen und helfen dabei, die zentrale KI-Plattform zu etablieren, die Innovationen bei Plaid ermöglicht. Als Staff Machine Learning Engineer leiten Sie die technische Strategie und Entwicklung der Grundmodelle von Plaid, treffen wichtige Entscheidungen zu Pretraining-Zielen, 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 werden Sie strenge Evaluierungsrahmenbedingungen festlegen, um die Modellleistung über verschiedene Anwendungsfälle hinweg zu messen, und skalierbare, wiederholbare Pipelines erstellen, die Forschung in Produktionsauswirkungen umsetzen. Sie werden auch eng mit Teams im gesamten Unternehmen zusammenarbeiten, um zu definieren, wie Produkte mit Grundmodellen integriert werden und sich anpassen, um wiederverwendbare ML-Infrastruktur zu ermöglichen und doppelte Modellierungsanstrengungen zu reduzieren. 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 Maschinenlernfähigkeiten von Plaid kommunizieren.

Verantwortlichkeiten:

• Die End-to-End-Technikstrategie für ein Grundmodell zu übernehmen, das auf einem der reichhaltigsten Finanzdatensätze der Welt basiert, von der Architektur des Pretrainings bis zur Produktionsbereitstellung.
• Forschung zu betreiben, die Ergebnisse liefert: Entscheidungen von Experimenten bis hin zu Produktionssystemen zu treffen, die echten Kunden dienen und mehrere Produktteams unterstützen.
• Über den gesamten ML-Stack hinweg zu arbeiten, einschließlich Pretraining-Ziele, Architekturdesign, verteiltes Training, Bereitstellungsinfrastruktur, Überwachung und teamübergreifende Integration.
• Technische Richtung vorzugeben und ein hochqualifiziertes Team zu betreuen, wobei Ihre Arbeit die Fähigkeiten von Ingenieuren und Produktteams bei Plaid verstärkt.
• Hunderten von Millionen von Verbrauchern zu helfen, durch die ML-Funktionen, 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 (Technikleiter, Principal-/Staff-Äquivalente) und End-to-End-Produktionsverantwortung.
• Frühere Erfahrung in technischer Führung (Technikleiter, Principal oder Staff) mit nachgewiesener teamübergreifender Einflussnahme und Mentoring.
• Tiefe Expertise in Transformers/LLMs/Foundation Models, 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 Softwareentwicklungsgrundlagen auf Staff-Niveau.
• Fähigkeit, technische Ausrichtung über Teams hinweg voranzutreiben: Standards festzulegen, Integrationsmuster zu definieren und über den unmittelbaren Rahmen hinaus Einfluss zu 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.

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 zu sein, der Chancengleichheit bietet, und schätzt die Vielfalt in unserem Unternehmen. Wir diskriminieren nicht aufgrund von Rasse, Hautfarbe, nationaler Herkunft, Ethnie, 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 andere gesetzlich geschützte Merkmale. Wir berücksichtigen auch qualifizierte Bewerber mit Vorstrafen, im Einklang mit den geltenden Bundes-, Landes- und lokalen Gesetzen. Plaid verpflichtet sich, angemessene Vorkehrungen für Kandidaten mit Behinderungen in unserem Rekrutierungsprozess zu treffen. Wenn Sie Unterstützung bei Ihrer Bewerbung oder Ihren Vorstellungsgesprächen aufgrund einer Behinderung benötigen, lassen Sie es uns bitte unter accommodations@plaid.com wissen.

Bitte überprüfen Sie unsere Datenschutzrichtlinie für Kandidaten hier.

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, im Einklang mit den Bedingungen der geltenden Vergütungs- oder Leistungspläne.