Auf einen Blick
Staff Machine Learning Engineer bei Nu für Applied Research in Deep Learning und Foundation Models. Fokus auf Credit/RecSys/GenAI Architekturen, Modeling und Production Deployment.
💰 ~$230.000–345.000/Jahr (geschätzt)
📊 Senior
🕒 Vollzeit
🌍 Vor Ort
🗺️ Americas
- 5-7+ Jahre Applied ML
- Deep Learning Architekturen
- Python + PyTorch/JAX/TensorFlow
- MLOps bei Scale
Deep Learning
PyTorch
Transformers
Machine Learning
Python
MLOps
Gehalt geschätzt anhand Staff ML engineer Palo Alto fintech. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Applied ML Researchers
- Deep Learning Spezialisten
- Production ML Engineers
🚫 Weniger geeignet
- Anfänger ohne Research Track Record
- Pure Data Scientists
- Leute ohne MLOps Interest
💡 Gut zu wissen
- Research fokussiert nicht nur Production
- Foundation Models sind topic
- Base salary hochgestellt 230k-345k
Über das Unternehmen
Nu ist die führende digitale Bank in Lateinamerika mit 140 Millionen Kunden. AI Core Team skaliert Auswirkungen von KI-Initiativen um zum primären Treiber von Nubands kritischsten Entscheidungssystemen zu werden.
Deine Aufgaben
- Leite und führe komplexe Applied Research Initiativen independent durch
- Baue und optimiere Architekturen (Transformers, GNNs) für Credit, RecSys, GenAI
- Adressiere schwierige Modellierungsprobleme mit Koordination über Stakeholder
- Brücke zwischen Research und Production – Design Architekturen für MLOps Constraints
- Entwickle und liefere innovative Lösungen für Project-Level Challenges
- Partizipiere in Cross-Funktionaler Kollaboration
- Serve als Technical Mentor für Senior Engineers
Deine Voraussetzungen
- 5-7+ Jahre in Applied AI/ML mit Production Systems Track Record
- Deep Expertise in Deep Learning Architekturen (Transformers, Multimodal, GNNs)
- Strong Coding Skills in Python + Proficiency mit PyTorch, JAX, TensorFlow
- Solid MLOps Verständnis und Deployment at Scale
- Sophisticated Problem Formulation Skills
- Communication für Technical und Cross-Funktionale Stakeholder
- Erfahrung mit Large-Scale Experimentation und A/B Testing
Benefits
- Opportunity of earning equity
- Medical Insurance
- Dental and Vision Insurance
- Life Insurance and AD&D
- 401K Saving Plan
