yandex
S
stripe
Страна
Канада
В офисеПолная занятость

Software Engineer, Machine Learning Infrastructure

ИИОценка ИИ

Исключительная возможность работать в одной из самых престижных финтех-компаний мира над передовыми задачами в области AI-инфраструктуры с огромным влиянием на бизнес.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.


Вакансия из открытого источника
Пожаловаться
+400% приглашений от HR

Улучшите резюме под эту вакансию

Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

Высокая сложность обусловлена необходимостью глубоких знаний в распределенных системах и MLOps, а также масштабами Stripe, где требуется работа с высоконагруженными сервисами.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Анализ зарплаты

Медиана165 000 $
Рынок135 000 $ – 210 000 $
ИИОценка ИИ

Зарплаты в Stripe в Торонто обычно находятся на верхнем пределе рынка, часто превышая средние показатели за счет значительных пакетов акций (RSU). Предложенный диапазон отражает текущие рыночные реалии для Senior/Middle+ инженеров в крупных технологических компаниях Канады.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Сопроводительное письмо

Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме

Иллюстрация сопроводительного письмаИллюстрация сопроводительного письма

Описание вакансии

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

Stripe processes over $1T in payments volume per year, which is roughly 1% of the world’s GDP. The tremendous amount of data makes Stripe one of the best places to do machine learning. The ML Infra team builds services and tools that power every step in the ML lifecycle, including data exploration, feature generation, experimentation, training, deploying, serving ML models, and building LLM applications. With the phenomenal developments happening in the field of AI, we are positioned to accelerate the adoption of AI/ML across all parts of the company by building highly scalable and reliable foundational infrastructure.

What you’ll do

You will work closely with machine learning engineers, data scientists, and product engineering teams to enable seamless end-to-end experience in building solutions across data, analytics, and AI/ML platforms. You will build the next generation of ML Infra services and major new capabilities that substantially improve ML development velocity and MLOps maturity across the company.

Responsibilities

  • Designing and building scalable, reliable, and secure services for notebooks, ML model training, experimentation, serving, and LLM applications across multiple regions.
  • Creating services and libraries that enable ML engineers at Stripe to seamlessly transition from experimentation to production across Stripe’s systems.
  • Working directly with product teams and ML engineers to improve their day-to-day productivity.
  • Taking ownership of and finding solutions for technical and product challenges by working with a diverse set of systems, processes, and technologies.

Who you are

We’re looking for people with a strong background or interest in building successful products or systems; you’re passionate about solving business problems and making impact, you are comfortable in dealing with lots of moving pieces; and you’re comfortable learning new technologies and systems. You are comfortable working with other Stripe teams across the US and Canada.

Minimum requirements

  • 2+ years of professional software development experience with a solid background on service oriented architecture and large-scale distributed systems
  • Experience working through the full life cycle of software development, from talking to users, to design and implementation, to testing and deployment, to operations
  • Experience working on production ML platforms, MLOps solutions, or building LLM applications
  • Experience running operations for high availability, low latency systems
  • Experience partnering with other teams to drive business outcomes
  • A sense of pragmatism: you know when to aim for the ideal solution and when to adjust course

Preferred qualifications

  • Experience building and shipping production AI agents
  • Familiarity with the LLMs and LLM Frameworks
  • Experience training and shipping machine learning models to production to solve critical business problems

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

Навыки

  • Machine Learning
  • Distributed Systems
  • MLOps
  • Large Language Models
  • Service-Oriented Architecture
  • Python
  • Scalability
  • AI Agents

Возможные вопросы на собеседовании

Stripe работает с огромными объемами данных; важно понимать, как кандидат проектирует системы для таких нагрузок.

Как бы вы спроектировали систему обслуживания моделей (model serving), которая должна обрабатывать тысячи запросов в секунду с минимальной задержкой?

Позиция подразумевает работу над MLOps; важно знать, как кандидат автоматизирует переход от кода к продакшену.

Опишите ваш опыт построения CI/CD пайплайнов специально для ML-моделей. С какими уникальными проблемами вы сталкивались?

В описании упоминаются LLM-приложения; это проверяет актуальность знаний кандидата.

Какие основные проблемы возникают при выводе LLM-агентов в продакшен и как вы предлагаете их решать?

Роль требует взаимодействия с дата-сайентистами; важно умение находить общий язык.

Как вы балансируете между предоставлением гибкости для исследователей (например, в Jupyter Notebooks) и соблюдением стандартов безопасности и стабильности в инфраструктуре?

Проверка прагматичности и умения расставлять приоритеты.

Расскажите о случае, когда вам пришлось пойти на технический компромисс, чтобы вовремя выпустить продукт. Как вы принимали это решение?

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Похожие вакансии

S
stripe
Канада
более 1000 офферов получено
4.9

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!