Senior Machine Learning Engineer

Вознаграждение (целевой доход ИЛИ диапазон базовой заработной платы (Сан-Франциско, Калифорния)): 207 000 – 244 000 долларов США в год Вознаграждение (целевой доход ИЛИ диапазон базовой заработной платы (Денвер, Колорадо)): 176 000 – 207 000 долларов США в год

О Checkr Checkr создает платформу данных для принятия безопасных и справедливых решений. Более 140 000 компаний и миллионы людей полагаются на Checkr для проверки с помощью ИИ в самые важные моменты: при поиске новой работы, нового жилья, поездке на такси, уходе за детьми и даже на свидании. Среди клиентов Uber, Pennymac, Airbnb, Doordash и Anthropic. Мы — команда, которая любит решать сложные проблемы с помощью инновационных решений, продвигающих нашу миссию. Checkr признан в списке Forbes Cloud 100 2025 и является прорывной компанией Y Combinator 2024.

О команде/роли Мы ищем инженера по машинному обучению (P3) для создания и внедрения систем ИИ, которые обеспечивают работу основных продуктов Checkr. Эта роль находится в команде ML в организации Data & ML компании Checkr в составе отдела Engineering. Checkr ежегодно проводит миллионы проверок биографии. Команда ML создает системы, которые делают эти проверки быстрее, точнее и дешевле в эксплуатации: обработка документов, классификация платежей, разрешение сущностей и аналитика в продукте. Это производственные сервисы, на которые ежедневно полагается Product Engineering. Это не исследовательская роль и не роль в блокноте. Вы будете полностью отвечать за сервисы ML: проектировать их, кодировать, развертывать, отслеживать. Нам нужен человек, который пишет производственное ПО, использует LLM и API в качестве первоклассных инструментов и может отличить рабочий код от « AI slop». Если последние несколько лет вы занимались разработкой AI-native ПО и вам глубоко небезразлично инженерное мастерство, мы хотим с вами поговорить. Эта роль находится в центральной команде Data & ML в составе организации Engineering. Вы будете ежедневно сотрудничать с Product Engineering, Product и кросс-функциональными командами. Вы также внесете свой вклад в более широкую стратегию Checkr в области ИИ, включая нашу инициативу по развертыванию нашего парка агентов и созданию масштабируемого контекста с помощью нашего семантического слоя. Мы ищем человека, базирующегося в Сан-Франциско, который создавал ML-системы в быстро меняющихся, ориентированных на результат средах. Меньше процессов, больше внедрений. Меньше бумажной волокиты, больше результатов.

Что вы будете делать Создавать и развертывать сервисы ML/AI. Проектировать, разрабатывать и внедрять модели ML и системы ИИ, на которые полагаются команды Product Engineering. Вы пишете код модели, API-слой, код мониторинга и тесты. Не блокноты; производственные сервисы. Проектировать с использованием LLM и API. Использовать API LLM (OpenAI, Anthropic и т. д.) в качестве строительных блоков в производственных системах. Вы знаете, когда нужно вызвать LLM, когда нужно дообучить, когда нужно использовать классическую модель, а когда нужно написать правило. Вы одновременно думаете о затратах, задержке и качестве. Внедрять производственное ПО. Писать чистый, хорошо структурированный код с прочными принципами ООП, правильными абстракциями, обработкой ошибок и тестами. Ваш код будет проверяться SWE и проходить проверку. CI/CD — это ваш рабочий процесс, а не то, что вы добавляете в конце. Сотрудничать с продуктом и инженерией. Преобразовывать бизнес-задачи в ML-решения. Определять API-контракты с инженерами продукта. Четко объяснять свой подход не-ML-партнерам и добиваться согласия, а не путаницы. Быстро оценивать и итерировать. Создавать фреймворки оценки, проводить эксперименты и принимать решения, основанные на данных, о производительности моделей и систем. Внедряйте и итерируйте; не ждите совершенства. Внедрять рабочие процессы на основе ИИ. Привлекать ИИ к работе над собственными процессами: автоматизировать пайплайны, создавать агентные рабочие процессы и вносить повторно используемые навыки и контекст в платформу агентов Checkr. Ожидается, что наши команды будут работать по принципу «AI-first».

Что вы принесете Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, математики или смежной технической области, или эквивалентный уровень знаний, полученный на опыте Более 6 лет профессионального опыта разработки ПО, из которых не менее 2 лет — создание ML-систем, работающих в производственной среде Свободное владение Python; вы пишете чистый, тестируемый, хорошо структурированный код с прочными инстинктами ООП. Практический опыт использования API LLM в производственных системах: prompt engineering, структурированные выводы, вызов функций, управление затратами и оценка Вы создавали и поддерживали API, работали с CI/CD пайплайнами и внедряли код, на который полагаются другие инженеры Комфорт и энтузиазм в отношении рабочих процессов с использованием ИИ-ассистентов; опыт использования LLM, инструментов генерации кода или агентных систем в производственных или операционных контекстах является сильным сигналом Вы используете ИИ-инструменты (Copilot, Claude и т. д.), чтобы работать быстрее, но вы понимаете каждую строку, которую они производят. Вы можете заметить «AI slop» и не внедряете его Мышление «A-player» с сильным уклоном в сторону действий: вы поднимаете планку, действуете с неотложностью, остаетесь устойчивыми в условиях неопределенности и берете на себя ответственность за достижение значимых результатов.

Что желательно иметь Опыт работы с MLOps платформами (MLflow, SageMaker, Vertex или аналогичными) Опыт в области обработки документов, OCR или извлечения информации Опыт работы с PySpark или крупномасштабной обработкой данных Опыт работы с Ruby (платформа Checkr работает на Rails) Знакомство с доменами, чувствительными к нормативным требованиям (fintech, legal tech, HR tech) Рабочее знание dbt, Snowflake или современных инструментов ELT/преобразования данных

Раскрытие информации о прозрачности оплаты Мы используем географическую стоимость рабочей силы в качестве входных данных для разработки диапазонов для наших должностей, и, следовательно, каждый населенный пункт, где мы нанимаем, может иметь разный диапазон. Если эта должность удаленная, мы указали верхнюю и нижнюю границы возможного диапазона, но мы укажем целевой диапазон для конкретного местоположения, когда вы будете выбраны для рекрутингового обсуждения. Дополнительную информацию о нашей философии вознаграждения можно найти на нашем веб-сайте.

Целевой доход ИЛИ диапазон базовой заработной платы (Сан-Франциско, Калифорния) 207 000 — 244 000 долларов США

Целевой доход ИЛИ диапазон базовой заработной платы (Денвер, Колорадо) 176 000 — 207 000 долларов США

Что мы предлагаем Быстрая и совместная рабочая среда Бюджет на обучение и развитие Конкурентное денежное вознаграждение и вознаграждение акциями, а также возможность продвижения по службе 100% покрытие медицинских, стоматологических и офтальмологических услуг Компенсация до 25 000 долларов США на услуги по планированию семьи, усыновлению и родительства Гибкая политика PTO (оплачиваемый отпуск) Ежемесячный бюджет на оздоровление В Checkr мы считаем, что рабочая среда в офисе укрепляет сотрудничество, стимулирует инновации и способствует налаживанию связей. Наши центральные офисы расположены в Денвере, Колорадо; Сан-Франциско, Калифорния; Нэшвилле, Теннесси; и Сантьяго, Чили. Ожидается, что сотрудники будут работать в офисе 3+ дня в неделю. Предоставляются офисные льготы, такие как обед пять раз в неделю, стипендия на проезд и изобилие закусок и напитков. Может быть доступна стипендия на переезд для тех, кто готов переехать в центральный офис Checkr.

Равные возможности трудоустройства в Checkr Checkr стремится создавать лучший продукт и компанию, что требует найма талантливых и квалифицированных специалистов с разнообразным набором точек зрения и жизненного опыта. Checkr верит в найм людей из всех слоев общества, в том числе тех, чья история связана с системой правосудия, в соответствии с местными, штатными и/или федеральными законами, включая Ордонанс о справедливых шансах Сан-Франциско.

Политика конфиденциальности заявителя Если вы являетесь резидентом Калифорнии или находитесь в Альберте или Британской Колумбии, наша Политика конфиденциальности заявителя применяется к сбору и обработке вашей личной информации при подаче заявления на должность у нас или при ином участии в нашем процессе найма.

Для заявителей из Массачусетса: В Массачусетсе незаконно требовать или проводить проверку на детекторе лжи в качестве условия найма или продолжения трудовых отношений. Работодатель, нарушивший закон, несет уголовную ответственность и гражданскую ответственность.

Легитимные электронные письма Checkr всегда будут содержать наше официальное доменное имя после символа @ (например, контакт рекрутера).