- Страна
- США
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Software Engineer, Machine Learning Infrastructure
Оценка ИИStripe — один из лучших работодателей в финтехе с уникальным масштабом данных. Вакансия предлагает работу над передовыми технологиями (LLM, ML Infra) и возможность напрямую влиять на развитие глобальной экономики.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена необходимостью опыта работы с высоконагруженными распределенными системами и специфическими знаниями в области MLOps и LLM. Stripe предъявляет высокие требования к инженерной культуре и способности решать сложные архитектурные задачи.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая роль в Stripe соответствует верхнему эшелону рынка США для инженеров инфраструктуры машинного обучения. Указанный диапазон отражает высокие стандарты компании и конкуренцию за таланты в области AI/ML в Северной Америке.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the Software Engineer, Machine Learning Infrastructure position at Stripe. With a solid background in building large-scale distributed systems and a deep interest in MLOps, I am impressed by Stripe's mission to increase the GDP of the internet and the scale at which your ML infrastructure operates.
In my previous experience, I have focused on the full software development lifecycle, from initial design to operating high-availability systems. I am particularly excited about the opportunity to work on the next generation of ML services and LLM applications at Stripe, helping to bridge the gap between experimentation and production for ML engineers. My pragmatic approach to problem-solving and experience in service-oriented architecture align well with the requirements of your ML Foundations team.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в stripe уже сейчас
Присоединяйтесь к Stripe, чтобы создавать инфраструктуру машинного обучения, которая управляет 1% мирового ВВП!
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
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Machine Learning
- Distributed Systems
- MLOps
- Large Language Models
- Service-Oriented Architecture
- Python
- Scalability
- AI Agents
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с масштабируемыми системами, что критично для Stripe.
Расскажите о самой сложной проблеме масштабируемости, с которой вы столкнулись при построении ML-инфраструктуры. Как вы её решили?
Оценка понимания жизненного цикла ML и MLOps.
Как бы вы спроектировали систему, которая позволяет ML-инженерам бесшовно переходить от экспериментов в ноутбуках к деплою в продакшн?
Проверка актуальных знаний в области LLM, упомянутых в вакансии.
Какие основные вызовы вы видите при внедрении LLM-приложений в высоконагруженную инфраструктуру по сравнению с традиционными ML-моделями?
Оценка навыков обеспечения надежности систем.
Как вы обеспечиваете высокую доступность и низкую задержку (low latency) для сервисов обслуживания моделей (model serving)?
Проверка прагматизма и умения работать с пользователями.
Опишите случай, когда вам пришлось выбирать между «идеальным» техническим решением и быстрым запуском для удовлетворения потребностей продуктовой команды.
Похожие вакансии
MLOps Engineer (Python)
AI Engineer (CV & Navigation)
Middle, Middle+, Senior GenAI/LLM Разработчик
Middle / Senior GenAI Engineer (CV)
AI Engineer / AI Mentor
Junior разработчик agent AI-систем
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