Principal Machine Learning Engineer (LATAM, Remote)

Dies ist eine Remote-Position für Kandidaten mit Sitz in Lateinamerika.

Über Sezzle: Sezzle ist ein führendes Finanztechnologieunternehmen, das sich der Ermächtigung von Verbrauchern widmet, indem es flexible Zahlungsoptionen und innovative Einkaufserlebnisse anbietet. Unsere "Jetzt kaufen, später bezahlen"-Plattform ermöglicht es Millionen von Kunden, verantwortungsvolle Käufe zu tätigen und Zahlungen zu verwalten, während sie das Wachstum für Tausende von Händlern vorantreibt. Darüber hinaus bieten Sezzles Einkaufslösungen den Verbrauchern nahtlose, personalisierte Erlebnisse über eine Vielzahl von Einzelhändlern hinweg. Wir setzen uns dafür ein, finanzielle Inklusion zu fördern und modernste Technologie bereitzustellen, um die Zukunft des Handels zu gestalten.

Über die Rolle: Wir suchen einen hochqualifizierten Ingenieur, der unserem Kernteam für KI/ML beitritt und verantwortlich ist für das Design, die Entwicklung und den Einsatz von Machine-Learning-Modellen, die unsere Finanzplattform unterstützen und verbessern. In dieser Rolle werden Sie die Erstellung skalierbarer Machine-Learning-Lösungen für personalisierte Empfehlungen im Sezzle-Marktplatz, Betrugserkennung und Kreditrisikobewertung vorantreiben, wobei Sie eine Kombination aus Cloud-Diensten, Open-Source-Tools und proprietären Algorithmen nutzen. Ihre Führung wird entscheidend sein, um die Entwicklung und den Betrieb von Machine Learning (MLOps) zu verbinden, um den gesamten Lebenszyklus unserer ML-Modelle zu automatisieren und zu optimieren. Sie werden mit einem Team von Ingenieuren und Datenwissenschaftlern zusammenarbeiten, um groß angelegte, qualitativ hochwertige Lösungen zu entwickeln, die verschiedene Herausforderungen im Einkaufs- und Fintech-Bereich angehen. Sie stellen sicher, dass unsere KI-gesteuerten Funktionen robust, effizient und skalierbar sind, während wir weiter wachsen.

Verantwortlichkeiten:

• Design, Aufbau und Wartung skalierbarer ML-Infrastruktur: Führen Sie das Design und die Entwicklung skalierbarer Machine-Learning-Infrastruktur auf AWS, unter Verwendung von Diensten wie AWS Sagemaker für effizientes Modelltraining und -bereitstellung.
• Zusammenarbeit mit Produktteams: Arbeiten Sie eng mit Produktteams zusammen, um MVPs für KI-gesteuerte Funktionen zu entwickeln, und stellen Sie sicher, dass schnelle Iterationen und Markttests zur effektiven Verfeinerung von Lösungen durchgeführt werden.
• Entwicklung von Überwachungs- und Alarmierungsframeworks: Erstellen und verbessern Sie Überwachungs- und Alarmierungssysteme für Machine-Learning-Modelle, um hohe Leistung, Zuverlässigkeit und minimale Ausfallzeiten sicherzustellen.
• Unterstützung der abteilungsübergreifenden Nutzung von KI: Ermöglichen Sie verschiedenen Abteilungen innerhalb der Organisation, KI/ML-Modelle, einschließlich modernster generativer KI-Lösungen, für unterschiedliche Anwendungsfälle zu nutzen.
• Bereitstellung von Produktionssupport: Bieten Sie Fachwissen bei der Fehlersuche und der Behebung von Problemen im Zusammenhang mit Machine-Learning-Modellen in der Produktion und nehmen Sie an Bereitschaftsdiensten zur operativen Fehlersuche und Vorfallbehebung teil.
• Skalierung der ML-Architektur: Entwerfen und skalieren Sie die Machine-Learning-Architektur, um schnelles Benutzerwachstum zu unterstützen, und nutzen Sie tiefes Wissen über AWS und ML-Best-Practices, um Robustheit und Effizienz sicherzustellen.
• Mentoring und Steigerung der Teamfähigkeiten: Führen Sie Code-Reviews durch, coachen Sie Teammitglieder und steigern Sie die Gesamtfähigkeiten des Teams durch Wissensaustausch und Zusammenarbeit.
• Immer auf dem neuesten Stand bleiben: Halten Sie sich über die neuesten Entwicklungen in der Machine-Learning-Technologie und AWS-Diensten auf dem Laufenden und treiben Sie die Einführung modernster Lösungen voran, um einen Wettbewerbsvorteil zu erhalten.

Minimale Anforderungen:

• Abschluss in Informatik, Computertechnik, Machine Learning, Statistik, Physik oder einem verwandten technischen Bereich oder gleichwertige praktische Erfahrung.
• Mindestens 6+ Jahre Erfahrung im Bereich Machine Learning Engineering mit nachweislichem Erfolg bei der Bereitstellung skalierbarer ML-Modelle in einer Produktionsumgebung.

Ideale Fähigkeiten und Erfahrungen:

• Tiefe Expertise in einem oder mehreren der folgenden Bereiche: Machine Learning, Empfehlungssysteme, Mustererkennung, Datenanalyse, künstliche Intelligenz oder verwandte technische Bereiche.
• Nachweisliche Erfolge bei der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen von der Idee bis zur geschäftlichen Auswirkung, mit der Fähigkeit, komplexe Herausforderungen mit innovativen Lösungen zu lösen.
• Beherrschung von Python ist erforderlich, Erfahrung mit Golang ist von Vorteil.
• Nachgewiesene technische Führung bei der Anleitung von Teams, der Übernahme von End-to-End-Projekten und der Festlegung der technischen Richtung zur effizienten Erreichung der Projektziele.
• Erfahrung mit relationalen Datenbanken, Data Warehouses und der Verwendung von SQL zur Erkundung dieser.
• Starke Vertrautheit mit AWS-Cloud-Diensten, insbesondere bei der Bereitstellung und Verwaltung von Machine-Learning-Lösungen und deren kosteneffizienter Skalierung.
• Kenntnisse in Kubernetes, Docker und CI/CD-Pipelines für die effiziente Bereitstellung und Verwaltung von ML-Modellen.
• Komfortabel mit Überwachungs- und Beobachtungswerkzeugen, die auf Machine-Learning-Modelle zugeschnitten sind (z.B. Prometheus, Grafana, AWS CloudWatch) und Erfahrung in der Entwicklung von Empfehlungssystemen oder der Verbesserung von Benutzererfahrungen durch personalisierte Empfehlungen.
• Solide Grundlagen in der Datenverarbeitung und Pipeline-Frameworks (z.B. Apache Spark, Kafka) zur Verarbeitung von Echtzeitdatenströmen.

Über Sie:

• Sie haben unermüdlich hohe Standards - viele Menschen denken vielleicht, dass Ihre Standards unangemessen hoch sind.
• Sie heben ständig die Messlatte und treiben die Menschen um Sie herum dazu, großartige Ergebnisse zu liefern.
• Sie stellen sicher, dass Mängel nicht weitergegeben werden und dass Probleme behoben werden, damit sie behoben bleiben.
• Sie sind nicht durch Konventionen gebunden - Ihr Erfolg und viel von dem Spaß liegen darin, neue Wege zu finden, Dinge zu tun.
• Sie benötigen Aktion - Geschwindigkeit ist im Geschäft wichtig. Viele Entscheidungen und Handlungen sind umkehrbar und erfordern keine umfangreiche Studie. Wir schätzen kalkulierte Risikobereitschaft.
• Sie verdienen Vertrauen - Sie hören aufmerksam zu, sprechen offen und behandeln andere respektvoll.
• Sie haben Rückgrat; widersprechen Sie, dann verpflichten Sie sich - Sie können Entscheidungen respektvoll herausfordern, wenn Sie nicht einverstanden sind, selbst wenn dies unangenehm oder anstrengend ist.
• Sie haben Überzeugung und sind hartnäckig. Sie machen keine Kompromisse um der sozialen Kohäsion willen. Sobald eine Entscheidung getroffen ist, verpflichten Sie sich voll und ganz.
• Sie liefern Ergebnisse - Sie konzentrieren sich auf die wichtigsten Inputs und liefern diese mit der richtigen Qualität und rechtzeitig. Trotz Rückschlägen stellen Sie sich der Herausforderung und geben niemals auf.

Was das Arbeiten bei Sezzle großartig macht:

Bei Sezzle sind wir mehr als nur brillante Ingenieure, leidenschaftliche Datenenthusiasten, kreative Denker und entschlossene Innovatoren. Wir glauben daran, uns nur mit den besten und hellsten Individuen zu umgeben. Unsere Kultur wird nicht durch eine bestimmte Reihe von Vorteilen definiert, die den Anschein einer traditionellen Startup-Kultur erwecken, sondern vielmehr ist es das sichtbare Beispiel, das in jedem Mitarbeiter lebt, den wir einstellen.

Gleichstellung der Beschäftigung: Sezzle Inc. ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir feiern Vielfalt und setzen uns dafür ein, ein integratives Umfeld für alle Mitarbeiter zu schaffen. Wir diskriminieren nicht aufgrund von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, nationaler Herkunft, Alter, Behinderung, genetischen Informationen, Schwangerschaft oder einem anderen gesetzlich geschützten Status. Sezzle erkennt den Wert von Vielfalt und Inklusion an, um das Beschäftigungserlebnis seiner Mitarbeiter zu bereichern und unsere Mission zu unterstützen.