Engineering Manager, Identification Accuracy

Esta é uma função de liderança em engenharia de alto impacto na interseção de aprendizado de máquina, ciência de dados e prevenção de fraudes. Você liderará uma equipe multidisciplinar responsável por melhorar a precisão e confiabilidade de uma plataforma de identificação crítica. O papel combina liderança de pessoas, estratégia técnica e direção prática de programas em um ambiente totalmente remoto e globalmente distribuído.

Você moldará o roteiro da equipe e guiará o desenvolvimento de sistemas de ML em produção operando em grande escala. Trabalhando em estreita colaboração com equipes de engenharia, produto e atendimento ao cliente, você traduzirá as necessidades de negócios em prioridades técnicas significativas.

Responsabilidades

• Liderar e desenvolver uma equipe multidisciplinar de Precisão de Identificação, abrangendo engenheiros de ML, cientistas de dados, analistas e engenheiros de análise, promovendo segurança psicológica, excelência técnica, responsabilidade e melhoria contínua.
• Possuir o roteiro técnico da equipe em colaboração com a liderança de engenharia sênior e partes interessadas multifuncionais, identificando oportunidades para melhorar a qualidade do modelo e abordar desafios complexos de identificação.
• Impulsionar resultados mensuráveis de precisão do modelo, permitindo que a equipe projete, treine, avalie e implemente modelos de aprendizado de máquina que melhorem o desempenho de identificação em bilhões de dispositivos.
• Supervisionar a entrega de sistemas de ML em produção através de pipelines de dados, engenharia de recursos, desenvolvimento de modelos, avaliação e implantação, garantindo confiabilidade e escalabilidade.
• Colaborar estreitamente com equipes de engenharia de plataforma e API para entender requisitos downstream, expectativas de desempenho e restrições de latência.
• Colaborar com equipes de Produto e atendimento ao cliente para traduzir necessidades dos clientes e prioridades de negócios em iniciativas técnicas e melhorias de produtos.
• Comunicar claramente o desempenho do modelo, considerações sobre qualidade de dados, trade-offs técnicos, riscos e prioridades do roteiro tanto para equipes técnicas quanto para partes interessadas de negócios sêniores.
• Construir uma organização multidisciplinar de alto desempenho, orientando membros da equipe, desenvolvendo líderes técnicos e criando um ambiente onde as pessoas possam fazer seu melhor trabalho.
• Melhorar continuamente as práticas de engenharia e ML, incluindo experimentação, avaliação de modelos, MLOps, fluxos de dados e processos operacionais.

Requisitos

• Mais de 5 anos de experiência profissional em engenharia de software, aprendizado de máquina, ciência de dados ou uma disciplina técnica relacionada, incluindo pelo menos 2 anos liderando uma equipe de ML ou ciência de dados em um ambiente dinâmico.
• Experiência comprovada na gestão de equipes técnicas que entregam sistemas de aprendizado de máquina em produção, desde pipelines de dados e engenharia de recursos até treinamento, avaliação e implantação de modelos.
• Sucesso demonstrado na construção e desenvolvimento de equipes multidisciplinares de alto desempenho que incluem engenheiros, cientistas de dados, analistas ou engenheiros de análise.
• Forte compreensão técnica de aprendizado de máquina e sistemas de dados, com familiaridade com práticas e ferramentas de MLOps, como rastreamento de experimentos, lojas de recursos, registros de modelos e pipelines de ML CI/CD.
• Experiência trabalhando com dados comportamentais ou de eventos em larga escala em ambientes de produção.
• Familiaridade prática com tecnologias de pilha de dados e engenharia de análise, como dbt ou ferramentas semelhantes.
• Capacidade de trabalhar efetivamente com equipes de engenharia de plataforma e API e entender requisitos técnicos, dependências do sistema e restrições de latência.
• Excelentes habilidades de comunicação escrita e verbal, com a capacidade de traduzir comportamentos complexos de modelos, desafios de qualidade de dados e trade-offs técnicos para públicos técnicos e não técnicos.
• Capacidade demonstrada de entregar resultados em ambientes de rápida escalabilidade, onde as prioridades evoluem e a ambiguidade faz parte do trabalho.
• Fortes habilidades de liderança de pessoas, incluindo coaching, mentoria, desenvolvimento de equipe e promoção de uma cultura de segurança psicológica e alto desempenho.
• Experiência em detecção de fraudes, identidade, confiança e segurança, ou um domínio relacionado é um diferencial, mas não é obrigatório.
• Deve estar autorizado a trabalhar na Polônia; patrocínio de visto não está disponível para este cargo.

Benefícios

• Pacote de compensação competitivo; para funcionários baseados nos EUA, a faixa de compensação em dinheiro declarada é de $159,000–$215,000 USD, enquanto a compensação para a Polônia e outros locais pode variar de acordo com benchmarks de mercado local.
• Ambiente de trabalho totalmente remoto com uma equipe globalmente distribuída.
• Oportunidade de liderar uma organização multidisciplinar de ML e dados resolvendo problemas desafiadores em grande escala.
• Exposição a tecnologias de aprendizado de máquina, detecção de fraudes, identidade e dados de ponta.
• Nível elevado de autonomia e influência significativa sobre a estratégia técnica, desenvolvimento da equipe e resultados do produto.
• Ambiente inclusivo que valoriza experiências, perspectivas e origens diversas.
• Oportunidade de trabalhar em tecnologia utilizada por grandes empresas e empresas em rápido crescimento em todo o mundo.