Principal Machine Learning Engineer

Отдел: Инженерия и продукт

В роли ведущего инженера по машинному обучению:

• Хорошая компания. Наши основатели имеют за плечами три успешных стартапа и набрали звездную команду

• Сильная поддержка. Мы быстро растем, управляем рисками на сумму более 20 миллиардов долларов и исключительно хорошо финансируемся

• Культура: Steadily может похвастаться очень уникальной культурой, которую любят наши сотрудники. Мы говорим то, что думаем, и мы честны. Плюс, мы любим хорошо проводить время. Ознакомьтесь с нашей презентацией о культуре, чтобы узнать, что мы собой представляем

• Награды: Мы были отмечены на местном и национальном уровнях как лучшее место для работы. Недавно мы заняли 16-е место в списке Forbes' 2026 Best Startup Employers и 63-е место в престижном списке Inc 5000 Fastest Growing Companies. Мы также были признаны одной из лучших компаний по страхованию арендодателей в 2026 году по версии CNBC, одной из лучших стартапов 2025 года по версии Newsweek, в списке лучших компаний по страхованию арендодателей Investopedia, и мы выиграли награду Austin Business Journal's Best Places to Work в 2025 году

Вы будете играть ключевую техническую роль в нашей команде инженеров, выявляя тенденции и закономерности в больших наборах данных, чтобы определить, где усовершенствованные данные или внутренние модели ML/AI могут улучшить результаты нашей продукции и операции.

Будучи вторым инженером, присоединившимся к нашей специализированной команде ML, вы будете иметь огромное влияние на нашу архитектуру, инструменты и стратегию ML. Поскольку мы быстрорастущая, гибкая компания, это поистине комплексная роль. Вы будете отвечать за исследование, создание, оценку и развертывание ваших моделей в производственной среде, а также за мониторинг их качества и точности с течением времени. Мы работаем с различными типами данных, включая общедоступные, проприетарные и большой объем изображений.

Поскольку мы в настоящее время работаем без выделенной команды инженеров данных, вы также будете отвечать за слой данных для ваших моделей. На практике это означает, что вы часто будете первым человеком, который столкнется с определенным источником необработанных данных; вы комфортно себя чувствуете, переходя от необработанного, ранее неизученного набора данных через инжиниринг признаков к производственной ML-модели. В вашей повседневной работе вы можете ожидать примерно 30% времени, посвященного конвейерам данных / созданию новых таблиц dbt (легковесных, не тяжелых ETL), и 70% — инжинирингу признаков, моделированию, развертыванию и мониторингу.

Вы будете работать с высокой степенью автономии и служить доверенным техническим владельцем бизнес-задач по всей организации. Steadily все еще находится на ранних стадиях изучения того, где модели AI/ML могут принести наибольшую пользу, что делает эту роль идеальной для инженеров, которые преуспевают в неопределенных условиях и хотят, чтобы их техническая работа напрямую трансформировалась в огромное влияние на бизнес.

• Управление полным жизненным циклом ML: разработка, создание, развертывание и развитие наборов данных и моделей с упором на масштабируемость, качество и поддерживаемость. Основные направления могут включать оценку рисков на уровне собственности, точную оценку затрат и использование анализа аэрофотоснимков или методов моделирования для определения атрибутов, которые используются в других моделях

• Создание и поддержка слоя данных: создание легковесных конвейеров данных и новых таблиц dbt для подготовки необработанных данных к моделированию, без владения тяжелой ETL-инфраструктурой

• Обеспечение измеримого влияния на бизнес: руководство исследованием и внедрением новых ML-приложений в нашу экосистему продуктов для лучшего прогнозирования рисков на уровне каждого застрахованного и в совокупности по всему портфелю

• Написание чистого, поддерживаемого кода в нашем стеке: Мы создаем на основе событийно-ориентированной архитектуры с использованием Kafka, AWS (EKS), Python, Django/FastAPI и Postgres, с полным CI/CD конвейером через GitHub Actions. Вы установите высокую планку качества инженерии и архитектурного дизайна в этой экосистеме

• Тесное сотрудничество с командами инженеров, продукта, операций и бизнеса для проектирования надежных решений в различных системах и обеспечения того, чтобы ваши модели решали реальные проблемы

• Предоставление превосходных метрик и прозрачности качества, предвзятости и производительности моделей для оценки того, как они помогают бизнесу, обеспечивая высокий уровень научной строгости и оценки

• Опыт: более 5 лет применения методов машинного обучения к производственным задачам. Мы ожидаем, что вы сможете погрузиться в сложный кодовый набор без особых затруднений. Предыдущий опыт работы руководителем команды или владение полным циклом развертывания, безусловно, является плюсом

• Full-stack с данными: Вы комфортно себя чувствуете, начиная с необработанного, неуточненного источника данных, с которым никто ранее не работал, создавая легковесный конвейер или таблицу dbt, чтобы сделать его пригодным для использования, и доводя его до инжиниринга признаков, моделирования и развертывания

• Конструктор с бизнес-мышлением: Вам нравится продуктовая сторона данных, и вы думаете о том, как применять методы моделирования и оценки к реальным проблемам. Вас интересует не только исследование; у вас есть продуманные мнения о том, куда ведут данные, и о том, как максимизировать влияние вашей работы на бизнес

• Прагматичность: Мы отдаем приоритет влиянию и доставке. Вы балансируете скорость и качество, делая продуманные компромиссы для эффективного решения проблем. Вы используете готовые решения (и базовые модели), чтобы не изобретать велосипед, но вы понимаете, когда уместно индивидуальное решение

• Любознательность: Вы не просто исполнитель. Вы любопытны к тому, что движет бизнесом, и изучаете тонкости его работы. Это приводит к сильной интуиции, когда анализ неверен, и побуждает вас предлагать идеи и выводы, о которых никто не просил. Вы не тот инженер, которому дают полностью проработанные спецификации для реализации

Местоположение: Остин, Техас (4 дня в офисе)

Тип занятости: Полная занятость

ПРЕДОСТАВЛЯЕТСЯ ПОМОЩЬ ПО ПЕРЕЕЗДУ

Это полная занятость в нашем офисе в Остине, Техас (4 дня в неделю в офисе). Мы находимся недалеко от Mopac и W. Anderson Lane.

• Компенсация: зарплата на уровне рынка + акции

• Отпуск: 3 недели PTO + 6 федеральных праздников

• Страхование: медицинское, стоматологическое, офтальмологическое, страхование жизни, страхование от нетрудоспособности, HSA, FSA

• Пенсия: 401(k)

• Льготы: бесплатные закуски, обеды для команды, совместная офисная культура

• Высокая компенсация. Мы платим на уровне рынка Остина (см. компенсацию)

• Возможности роста: Мы — быстрорастущая компания на ранней стадии, где вы будете выполнять множество задач и формировать решения по продуктам