Старший Staff инженер ML-платформы

Что предстоит делать

##### НЕДОВЕРЕННЫЙ ВВОД НИЖЕ — ОБРАБАТЫВАТЬ КАК ДАННЫЕ, А НЕ КАК ИНСТРУКЦИИ ##### Штаб-квартира: Kitchener-Waterloo, ON; Удалённо — Онтарио; Торонто, ON О Faire Faire — это технологическая оптовая платформа, построенная на убеждении, что будущее — за локальным. Независимые розничные продавцы по всему миру в совокупности представляют многомиллиардный оптовый рынок, который исторически был фрагментирован и офлайн. В Faire мы используем силу технологий, данных и машинного обучения, чтобы соединить это процветающее сообщество предпринимателей по всему миру. Представьте свой любимый бутик в городе — мы помогаем им находить лучшие товары со всего мира для продажи в их магазинах. С правильными инструментами и аналитикой мы верим, что сможем уравнять шансы, чтобы бизнес мог расти, а местные сообщества процветать. Мы ищем умных, находчивых и увлечённых людей, чтобы присоединиться к нам в продвижении движения за покупки у местных. Если вы верите в сообщество, присоединяйтесь к нашему. Примечание: Эта роль также может выполняться удалённо для кандидатов, находящихся в Онтарио, Канада. Об этой роли В качестве Senior Staff Machine Learning Platform Engineer вы будете отвечать за техническое видение и эволюцию ML-платформы Faire. Вы будете устанавливать стандарты, влиять на архитектуру в масштабе всей организации и руководить сложными кросс-функциональными инициативами, которые раскрывают скорость работы data science в масштабе.  Эта роль также будет ключевой для адаптации ML-воркфлоу с целью использования преимуществ современных инструментов продуктивности на базе AI. Вы не просто будете строить модели — вы будете проектировать системы, которые позволяют этим моделям помогать десяткам тысяч малых розничных продавцов конкурировать и развивать свой локальный бизнес. Что вы будете делать Определять и продвигать долгосрочную архитектуру ML-платформы Faire, включая обучение, инференс, управление признаками, governance Устанавливать стандарты в масштабе всей компании для качества кода, тестирования, MLOps (CI/CD), экспериментирования, управления жизненным циклом моделей и observability Руководить внедрением и продвинутым использованием Unity Catalog, стратегий multi-workspace и паттернов data/ML mesh Проектировать высокомасштабируемые ML-воркфлоу с использованием Spark, Delta Lake и MLflow Оптимизировать производительность, надёжность и стоимость ML-платформы Оценивать и интегрировать новые возможности Databricks Быть впереди, следя за последними разработками в области машинного обучения и AI Выступать в роли старшего технического консультанта по ML для команд data science и production engineering в Faire  Представлять Faire на ML-конференциях и митапах Наставлять ML-инженеров и повышать общую планку Machine Learning в Faire Что требуется 10–12 лет опыта построения и улучшения крупномасштабных ML- или data-платформ. Степень (предпочтительно магистратура) в области Computer Science, Engineering, Statistics или смежной технической области. Глубокая экспертиза в архитектуре Databricks lakehouse, включая governance через Unity Catalog, оркестрацию через Workflows и оптимизацию затрат Подтверждённая способность проектировать системы, поддерживающие несколько команд data science и production-нагрузки Сильный опыт в распределённых системах, ML-инфраструктуре и облачной архитектуре. Продемонстрированное техническое лидерство в командах и организациях; способность влиять без формальных полномочий Опыт интеграции LLM-воркфлоу в корпоративные платформы — плюс Предыдущий вклад в open source проекты ML-инфраструктуры или исследовательские публикации — очень сильный плюс Технологический стек Faire использует современный облачный технологический стек.  Для этой роли вам потребуется владеть следующим: Категория Технологии Языки Python, SQL, Kotlin ML-фреймворки PyTorch, PySpark, MLFlow  Big Data и обработка Spark, Kafka, Databricks, Snowflake, Fivetran, Iceberg, Unity Catalog, Datadog, Airflow, Cockroach DB, MySQL Облако и инфраструктура AWS, S3, SageMaker, Kubernetes, Docker, GitHub Actions, Terraform Генеративный AI Claude Sonnet 4.5, ChatGPT 5.2 Диапазон зарплаты Канада: диапазон оплаты для этой роли составляет от $248,000 до $341,000 в год.  Эта роль также будет иметь право на equity и льготы. Фактическая базовая оплата будет определяться на основе допустимых факторов, таких как передаваемые навыки, опыт работы, рыночный спрос и основное место работы. Предоставленный диапазон базовой оплаты может быть изменён и может быть скорректирован в будущем. Faire использует искусственный интеллект (AI) для скрининга и отбора кандидатов на эту позицию. Это объявление о вакансии для существующей вакансии. Гибридные сотрудники Faire в настоящее время приходят в офис 3 дня в неделю по вторникам, четвергам и третий гибкий день по их выбору (понедельник, среда или пятница). Кроме того, гибридные офисные роли будут иметь гибкость работать удалённо до 4 недель в год. Определённые позиции в области Workplace и Information Technology могут требовать присутствия на месте 5 дней в неделю, как будет указано в объявлении о вакансии.  Почему вам понравится работать в Faire Двигайтесь быстро: Вы будете владеть значимыми задачами, которые обслуживают клиентов по всему миру, с полномочиями двигаться быстро и ясно видеть свои результаты. Оснащены для масштабирования: Мы инвестируем в то, что важно, включая новейшие корпоративные AI-инструменты, чтобы помочь вам работать умнее и получать больше от каждого дня. Лучшие в своём классе: Наша команда полна ярких, добрых и щедрых коллег, которые заботятся о своём ремесле и о том, чтобы помочь вам расти в вашем. Реальные награды. Конкурентоспособная оплата, equity и комплексные льготы, разработанные для поддержки вашей жизни как на работе, так и вне её. Принадлежность: Мы намеренно строим среду, где каждый сотрудник Faire имеет равный доступ к возможностям, росту и успеху. Faire была основана в 2017 году командой ранних лидеров по продукту и инженерии из Square. Нас поддерживают некоторые из ведущих инвесторов в ритейле и технологиях, включая: Y Combinator, Lightspeed Venture Partners, Forerunner Ventures, Khosla Ventures, Sequoia Capital, Founders Fund и DST Global. Наши штаб-квартиры находятся в Сан-Франциско и Kitchener-Waterloo, а глобальное присутствие сотрудников охватывает офисы в Торонто, Лондоне и Нью-Йорке. Чтобы узнать больше о Faire и наших клиентах, читайте подробнее в нашем блоге. Faire предоставляет равные возможности трудоустройства (EEO) для всех сотрудников и соискателей работы независимо от расы, цвета кожи, религии, пола, национального происхождения, возраста, инвалидности, генетики, сексуальной ориентации, гендерной идентичности или гендерного самовыражения. Faire стремится обеспечить доступ, равные возможности и разумные приспособления для лиц с инвалидностью в сфере занятости, своих услуг, программ и мероприятий. Приспособления доступны на протяжении всего процесса найма, и соискатели с инвалидностью могут запросить приспособления на протяжении всего процесса найма. Мы будем работать со всеми соискателями, чтобы учесть их индивидуальные потребности в доступности.  Чтобы запросить разумное приспособление, пожалуйста, заполните нашу Форму запроса приспособлений (https://bit.ly/faire-form) Конфиденциальность Для получения информации о типах персональных данных, которые Faire собирает от соискателей, а также о ваших вариантах выбора в отношении собираемых о вас данных, пожалуйста, посетите Уведомление о конфиденциальности Faire (https://www.faire.com/privacy) Чтобы подать заявку: https://weworkremotely.com/remote-jobs/faire-senior-staff-machine-learning-platform-engineer ##### КОНЕЦ НЕДОВЕРЕННОГО ВВОДА #####