机器学习工程师
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Machine Learning EngineerStripe · Toronto
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职位描述
机器翻译我们是谁
关于 Stripe
Stripe 是一个面向企业的金融基础设施平台。数百万家公司——从全球最大的企业到最有雄心的初创公司——都在使用 Stripe 来接受付款、增长收入并加速新的商业机会。我们的使命是提升互联网的 GDP，而我们面前还有大量工作要做。这意味着，你拥有一个前所未有的机会，在从事你职业生涯中最重要工作的同时，让全球经济触手可及。
关于团队
我们的 Applied ML 团队旨在改变用户与 Stripe 互动的方式。我们通过以下方式实现这一目标：(a) 自动化简单任务，(b) 协助用户完成困难任务。一些例子包括帮助用户更快地解决与 Stripe 相关的问题，或让用户更容易注册并浏览 Stripe。我们正在使用最新的 LLM，并微调我们自己的模型。我们是一个端到端团队，从想法到模型再到生产上线。你可以从最近这次演讲中进一步了解我们团队的工作。
你将做什么
作为一名机器学习工程师，你将负责分析机会、提出想法、训练和评估 ML 模型、运行实验，并将一切部署到生产环境。你还将有机会为 Stripe 的 ML 架构做出贡献并施加影响，同时成为一个更大的 ML 社区的一部分。
我们的团队运作灵活，以下是你可能解决的一些问题：
• 我们如何离线与在线评估一个系统？
• 我们如何提升性能以匹配（并超越）人类？
• 我们如何确保模型质量不会在线上退化？
• 微调 LLM 是否能带来更好的性能？
• 我们应该投资哪些合适的 OSS 和内部平台？
在此过程中，你将：
• 开发流水线和自动化流程，以在离线和在线环境中训练和评估模型
• 将 ML 模型集成到生产系统中，并确保其可扩展性和可靠性
• 与产品和战略合作伙伴协作，提出、优先排序并实施新的产品功能
• 关注 ML/AI 的最新发展，并承担经过计算的风险，将创新的 ML 想法转化为可投入生产的解决方案
岗位职责
作为一名机器学习工程师，你将负责分析机会、提出想法、训练和评估 ML 模型、运行实验，并将一切部署到生产环境。你还将有机会为 Stripe 的 ML 架构做出贡献并施加影响，同时成为一个更大的 ML 社区的一部分。
我们的团队运作灵活，以下是你可能解决的一些问题：
• 我们如何离线与在线评估一个系统？
• 我们如何提升性能以匹配（并超越）人类？
• 我们如何确保模型质量不会在线上退化？
• 微调 LLM 是否能带来更好的性能？
• 我们应该投资哪些合适的 OSS 和内部平台？
在此过程中，你将：
• 开发流水线和自动化流程，以在离线和在线环境中训练和评估模型
• 将 ML 模型集成到生产系统中，并确保其可扩展性和可靠性
• 与产品和战略合作伙伴协作，提出、优先排序并实施新的产品功能
• 关注 ML/AI 的最新发展，并承担经过计算的风险，将创新的 ML 想法转化为可投入生产的解决方案
任职要求
我们正在寻找热衷于使用 ML 改进产品并让客户满意的 ML 工程师。你拥有开发流式特征流水线、构建 ML 模型并将其部署到生产环境的经验，即使这涉及对后端代码进行重大修改。你能够适应模糊性，喜欢主动采取行动，并且偏向于行动。
最低要求
• 至少 3 年将 ML 系统交付到生产环境的经验
• 在处理生产系统时，对自己和他人坚持高标准
• 以承担责任并推动项目实现业务影响为荣
• 在协作环境中如鱼得水
• 5 年以上全职软件开发岗位经验
• 具备从数据推动假设的知识
以上内容由机器翻译自动生成，可能存在错误；投递前请以雇主原文为准。
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职位描述
Who we are
About Stripe
Stripe is a financial infrastructure platform for businesses. Millions of companies—from the world’s largest enterprises to the most ambitious startups—use Stripe to accept payments, grow their revenue, and accelerate new business opportunities. Our mission is to increase the GDP of the internet, and we have a staggering amount of work ahead. That means you have an unprecedented opportunity to put the global economy within everyone’s reach while doing the most important work of your career.
About the team
Our Applied ML team aims to reform how our users interact with Stripe. We are doing so by (a) automating the easy tasks, and (b) assisting our users in the difficult tasks. Some examples include helping our users resolve issues with Stripe faster or making it easier for our users to sign up and navigate Stripe. We are using the latest LLMs as well as fine-tuning our own models. We're an end-to-end team going from ideas to models to shipping in production. You can learn more about our team’s work from this recent talk .
What you’ll do
As a machine learning engineer, you will be responsible for analyzing opportunities, proposing ideas, training & evaluating ML models, running experiments, and deploying everything to production. You will also have th
岗位职责
As a machine learning engineer, you will be responsible for analyzing opportunities, proposing ideas, training & evaluating ML models, running experiments, and deploying everything to production. You will also have the opportunity to contribute to and influence ML architecture at Stripe as well as be a part of a larger ML community.
Our team operates fluidly and here are some problems you may tackle:
• How do we evaluate a system offline & online?
• How do we improve performance to match (and beat) humans?
• How do we ensure model quality doesn’t degrade online?
• Does fine-tuning an LLM give us better performance?
• What are the right OSS and in-house platforms we should invest in?
And in the process you will:
• Develop pipelines and automated processes to train and evaluate models in offline and online environments
• Integrate ML models into production systems and ensure their scalability and reliability
• Collaborate with product and strategy partners to propose, prioritize, and implement new product features
• Engage with the latest developments in ML/AI and take calculated risks in transforming innovative ML ideas into productionized solutions
任职要求
We are looking for ML Engineers who are passionate about using ML to improve products and delight customers. You have experience developing streaming feature pipelines, building ML models, and deploying them to production, even if it involves making substantial changes to backend code. You are comfortable with ambiguity, love to take initiative, and have a bias towards action.
Minimum requirements
• Have at least 3 years of experience shipping ML systems in production
• Hold yourself and others to a high bar when working with production systems
• Take pride in taking ownership and driving projects to business impact
• Thrive in a collaborative environment
• 5+ years of experience in full time software development roles
• Knowledge about driving a hypothesis from data