JumpCloud rozwija ujednoliconą platformę do zarządzania tożsamością, urządzeniami i dostępem dla organizacji z rozproszonymi środowiskami IT. Produkty SaaS firmy łączą usługi katalogowe w chmurze, wieloplatformowe zarządzanie urządzeniami, modernizację Active Directory, kontrolę cyklu życia tożsamości, dostęp warunkowy, uwierzytelnianie bez użycia haseł, uwierzytelnianie wieloskładnikowe oraz zabezpieczenia oparte na koncepcji zerowego zaufania. Platforma obsługuje również automatyczne procesy wdrażania i wyłączania dostępu pracowników, procedury zgodności, zarządzanie aplikacjami SaaS oraz integracje z systemami HR, pomagając zespołom korporacyjnym zarządzać użytkownikami i urządzeniami w różnych systemach operacyjnych oraz ograniczać złożoność operacyjną.
Starszy menedżer ds. inżynierii danych — praca zdalna w Indiach
Kieruj zespołami inżynierii danych i uczenia maszynowego JumpCloud w Indiach, tworząc produkcyjne systemy ML, skalowalne potoki danych i dobre praktyki inżynieryjne. Współpracuj z działami firmy, aby dostarczać wiarygodne raporty i mierzalne rezultaty na podstawie danych dotyczących tożsamości, urządzeń i telemetrii.
Opis
- Kierowanie zespołem deweloperskim EDA, ESE i uczenia maszynowego w Indiach
- Zarządzanie zespołami inżynieryjnymi podlegającymi tej roli i wspieranie ich
- Projektowanie kompleksowych potoków danych, w tym pozyskiwania danych przez Fivetran i transformacji danych Salesforce oraz NetSuite za pomocą dbt do Snowflake lub Databricks
- Współpraca z działami finansów, sprzedaży i operacji nad tworzeniem ujednoliconych modeli raportowania kondycji lejka sprzedażowego, ARR, rozliczeń, odpływu klientów i wartości klienta w całym okresie jego życia
- Stosowanie standardów inżynierii analitycznej poprzez kontrolę wersji, automatyczne testy dbt i modułowe modele danych
- Doradzanie liderom C-suite i prezentowanie wskaźników finansowych oraz operacyjnych opartych na audytowanych modelach danych
- Współpraca z inżynierami Staff i Principal przy tworzeniu funkcji, architekturze, standardach inżynieryjnych i jakości produktu
- Kształtowanie praktyk inżynieryjnych, strategii produktu i realizacji
- Współpraca z liderami inżynierii i innymi zespołami w celu wzmacniania i inspirowania organizacji inżynieryjnej
- Zapewnianie kierunku technicznego i nadzoru nad działaniami zespołu
- Rekrutowanie, wdrażanie, mentorowanie i rozwijanie rosnącego, różnorodnego zespołu
- Kierowanie inżynierami ML i naukowcami danych dostarczającymi modele produkcyjne
- Definiowanie standardów inżynierii cech, trenowania, ewaluacji, udostępniania modeli i pętli informacji zwrotnej
- Współpraca z zespołami produktu, platformy i bezpieczeństwa w celu przekształcania sygnałów dotyczących tożsamości, urządzeń i telemetrii w mierzalne rezultaty
- Ustanawianie umów SLA, monitoringu, procedur wycofywania zmian i procesów dyżurów dla kondycji modeli
Wymagania
- Co najmniej 8 lat doświadczenia w stosowanym uczeniu maszynowym, w tym kilka lat zarządzania ludźmi i pracy z produkcyjnymi systemami MLOps
- Doświadczenie w zarządzaniu zespołami liczącymi co najmniej 8 osób, w tym w zarządzaniu wynikami i budowaniu zespołu
- Doświadczenie z Salesforce, NetSuite, dbt, Fivetran, Snowflake i Databricks
- Bardzo dobra znajomość SQL
- Bardzo dobra znajomość zasad i praktyk inżynierii oprogramowania
- Udokumentowane doświadczenie w odpowiedzialności za SaaS i jego niezawodność
- Praktyczne doświadczenie w pracy z zespołami tworzącymi oprogramowanie w metodykach zwinnych
- Umiejętność skutecznej komunikacji z menedżerami inżynierii oraz interesariuszami technicznymi i nietechnicznymi
- Umiejętność odnalezienia się w szybko zmieniającym się, opartym na współpracy środowisku
- Udokumentowane stałe doskonalenie poprzez innowacje, dostarczanie rezultatów, rozwój procesów i jakość
- Doświadczenie w kierowaniu geograficznie rozproszonymi zespołami inżynieryjnymi w środowisku zdalnym
- Znajomość agentów AI do kodowania, takich jak Cursor, Claude lub Copilot, a także narzędzi AI, w tym Gemini i NotebookLM
- Doświadczenie w kierowaniu inżynierami ML i naukowcami danych wdrażającymi modele produkcyjne
- Doświadczenie w inżynierii cech, trenowaniu, ewaluacji, udostępnianiu modeli i pętlach informacji zwrotnej
- Praktyczna znajomość Python, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow i wielkoskalowych platform danych, takich jak Spark lub Snowflake
- Umiejętność współpracy z zespołami produktu, platformy i bezpieczeństwa w celu przekształcania sygnałów dotyczących tożsamości, urządzeń i telemetrii w mierzalne rezultaty
- Doświadczenie w rekrutowaniu, coachingu i planowaniu pracy dla indywidualnych współpracowników na poziomach L3–L5, z procesami SLA, monitoringu, wycofywania zmian i dyżurów związanych z kondycją modeli
- Doświadczenie w komercyjnym tworzeniu oprogramowania w językach Golang, C++, Python, Java lub innych oraz w pracy z technologiami systemów operacyjnych będzie dodatkowym atutem
- Solidne podstawy zasad projektowania oprogramowania będą dodatkowym atutem
- Dobra znajomość statystyki i koncepcji uczenia maszynowego, w tym uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego, wykrywania anomalii, klasyfikacji, rangowania lub punktacji, ewaluacji modeli i niezbalansowanych zbiorów danych, będzie dodatkowym atutem
- Konieczne jest przebywanie w Indiach i posiadanie uprawnień do pracy w tym kraju
- Wymagana jest biegła znajomość języka angielskiego w mowie i piśmie
- Od inżynierów oczekuje się udziału w dyżurach
Benefity
- Praca zdalna przede wszystkim na terenie Indii
- Możliwości rozwoju kariery
- Praca z utalentowanymi, wspierającymi współpracownikami i doświadczonym zespołem kierowniczym
- Możliwość kształtowania praktyk inżynieryjnych, strategii produktu i realizacji
- Równe szanse zatrudnienia