- Страна
- США
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Machine Learning Engineer, Payments ML Accelerator
Stripe — один из самых престижных работодателей в финтехе с сильной инженерной культурой. Вакансия предлагает работу над критически важными продуктами, использование передового стека (LLM, Foundation Models) и конкурентную компенсацию.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена требованием к опыту (от 7 лет), необходимостью владения стеком Python/Scala/Spark и глубокими знаниями в области Deep Learning и LLM. Работа в Stripe предполагает решение сложнейших задач на стыке финансов и высоконагруженных систем.
Анализ зарплаты
Указанный диапазон соответствует рыночным стандартам для Senior/Staff ML ролей в Tier-1 технологических компаниях США (Big Tech и топовые финтех-стартапы). Stripe обычно предлагает компенсацию на уровне или выше медианы рынка, включая значительную долю в виде акций (RSU).
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the Machine Learning Engineer position within the Payments ML Accelerator team at Stripe. With over seven years of experience in developing end-to-end machine learning solutions and a deep proficiency in Python, Scala, and Spark, I have a proven track record of bringing complex deep learning models to production. My background in architecting generalizable ML workflows aligns perfectly with Stripe's mission to build foundational capabilities that drive innovation across payment products.
In my previous roles, I have focused on bridging the gap between advanced research and scalable production systems, much like the work described for the ML Accelerator team. I am particularly drawn to this opportunity because of Stripe's unique position at the intersection of finance and technology, where high-leverage ML models can significantly optimize authorization and fraud detection. I am eager to apply my expertise in foundation models and streaming feature pipelines to help increase the GDP of the internet.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в stripe уже сейчас
Присоединяйтесь к Stripe, чтобы создавать ML-решения мирового масштаба и напрямую влиять на глобальную цифровую экономику!
Описание вакансии
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
The Payments ML Accelerator team is developing foundational ML capabilities that drive innovation across Stripe's payment products. We build deep learning models that tackle Stripe's most complex payment challenges - from fraud detection to authorization optimization - and deliver measurable business impact. Our work combines advanced ML techniques with large-scale data infrastructure to enable rapid experimentation and seamless deployment of AI-powered solutions. As a central ML innovation hub, we work closely with product teams to identify high-impact opportunities and implement scalable solutions that can be leveraged across the organization.
What you'll do:
As a machine learning engineer on our team, you’ll develop advanced ML solutions that directly impact Stripe’s payment products and core business metrics. Your role will span the entire ML lifecycle, from research and experimentation to production deployment.
You’ll work on high-leverage problems that require innovation in modeling, optimization, and system design. Where possible, you’ll look beyond point solutions - designing approaches and architectures that are reusable, extensible, and serve as foundation models for future capabilities.
The role demands strong technical judgment, deep knowledge of modern ML methods, and the ability to translate ideas into systems that deliver measurable impact. You’ll partner with product and engineering teams to identify opportunities where ML can move the needle today while setting Stripe up for long-term success.
Responsibilities:
- Design and deploy deep learning architectures and foundation models to address problems across key payment entities such as merchants, issuers, or customers
- Identify high-impact opportunities, and drive the long-term ML roadmap through well-scoped high-leverage initiatives
- Architect generalizable ML workflows to enable rapid scaling and optimized online performance
- Deploy ML models online and ensure operational stability
- Experiment with advanced ML solutions in the industry and ideate on product applications
- Explore cutting-edge ML techniques and evaluate their potential to solve business problems
- Work closely with ML infrastructure teams to shape new platform capabilities
Who you are:
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
- Minimum 7 years of industry experience doing end-to-end ML development on a machine learning team and bringing ML models to production
- Proficient in Python, Scala, and Spark
- Proficient in deep learning and LLM/foundation models
Preferred qualifications
- MS/PhD degree in quantitative field or ML/AI (e.g. computer science, math, physics, statistics)
- Knowledge about how to manipulate data to perform analysis, including querying data, defining metrics, or slicing and dicing data to evaluate a hypothesis
- Experience evaluating niche and upcoming ML solutions
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Data Analysis
- Python
- Large Language Models
- Deep Learning
- Apache Spark
- Backend Development
- Machine Learning Infrastructure
- Scala
Возможные вопросы на собеседовании
Учитывая фокус команды на платежах, важно понимать, как кандидат справляется с дисбалансом классов и ценой ошибки.
Как бы вы подошли к проектированию модели обнаружения мошенничества, учитывая экстремальный дисбаланс классов и необходимость минимизации ложноположительных срабатываний для легитимных мерчантов?
В описании вакансии упоминается работа с потоковыми данными.
Опишите ваш опыт создания streaming feature pipelines. С какими основными проблемами консистентности данных между обучением и инференсом (training-serving skew) вы сталкивались?
Stripe ищет инженеров, способных создавать переиспользуемые архитектуры.
Как вы проектируете ML-системы, чтобы они были масштабируемыми и могли служить фундаментом для нескольких различных продуктов, а не только для одной узкой задачи?
Вакансия требует навыков в области LLM и Foundation Models.
В каких сценариях обработки платежей или анализа поведения клиентов использование Foundation Models дает значимое преимущество перед классическими градиентными бустингами или узкоспециализированными нейросетями?
Роль предполагает тесное взаимодействие с инфраструктурными командами.
Расскажите о случае, когда вам пришлось вносить существенные изменения в бэкенд-код или инфраструктуру для успешного деплоя вашей модели. Как вы обеспечивали стабильность системы?
Похожие вакансии
MLOps Engineer
Инженер Mlops (Senior)
Middle+ ML разработчик
Senior MLOps Engineer (Platform Development / LLMOps)
Data engineer
Senior Data Engineer
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!
- Страна
- США