Вакансия из Telegram канала - Название доступно после авторизации
Пожаловаться
Зарплата и рынок
На похожих ролях по рынку
$4.1к$4.7кмедиана$8.3к
49 в выборке
На международном рынке: $225к/год ($198к - $253к)
60
Средняя вакансия
развернуть
Описание вакансии подробное, но диапазон зарплаты ненадежен и кажется высоким по сравнению с рыночными стандартами, что может вызвать опасения по поводу ожиданий по оплате.
Кликните для подробной информации
Ненадежная зарплатаЧеткое описание ролиПродуктовая компания
Оценка от Hirify AI
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
TL;DR
Staff Machine Learning Engineer (Financial Products) (Machine Learning/MLOps): Building scalable production machine-learning pipelines for feature engineering, model training, validation, deployment, and credit-risk products with an accent on data engineering, model lifecycle management, and production reliability. Focus on optimizing training and inference bottlenecks, integrating ML systems into financial products, and designing workflows with Kubernetes, Airflow, and Argo Workflows.
Required and preferred rules are kept separate and reflect the wording in the original posting.
About the Role
You will build scalable ML pipelines for feature engineering, training, validation, and deployment. You will optimize training and inference, integrate ML into products, collaborate with risk and data functions, and support strong engineering practices.
Requirements
At least 8 years of machine learning engineering experience
Python programming and Java experience
Production machine learning lifecycle experience
Big-data pipeline experience
Software engineering, data engineering, and MLOps knowledge
Data science, statistics, and machine learning knowledge
Experience with PySpark, Trino SQL, TensorFlow, PyTorch, XGBoost, LightGBM, Pandas, MLflow, and Airflow
Experience with Kubernetes, Docker, Argo Workflows, Prometheus, and Grafana
Responsibilities
Develop and maintain production ML pipelines
Build feature engineering, model training, validation, and deployment workflows
Identify and fix ML training and inference bottlenecks
Integrate ML solutions into products and services
Collaborate with credit operations and data functions
Support good engineering practices
Benefits
RSUs
Показать контакты
Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →
Текст вакансии взят без изменений
Источник - Telegram канал. Название доступно после авторизации