Oportun, günlük finansal araçları daha erişilebilir hâle getirmeye odaklanan bir fintech şirketidir. Ürünleri arasında 300 ila 10.000 ABD doları tutarında bireysel krediler, tasarruf çözümleri ve müşterilerin borçlanmayı yönetmesine ve para biriktirmesine yardımcı olan bir uygulama bulunur. Oportun ayrıca insanların kredi puanlarını etkilemeden seçenekleri değerlendirmesine yardımcı olmak üzere finansal eğitim, kredi hesaplayıcıları ve ön yeterlilik araçları sunar. Şirket, FDIC sigortalı mevduat hesapları sağlamak için iş ortağı bankalarla çalışır ve fintech, sigortacılık ve danışmanlık alanlarında 1.000'den fazla çalışanı vardır.
Kıdemli Yazılım Mühendisi, Makine Öğrenimi Platformları (Hindistan'dan Uzaktan)
Hindistan'dan Oportun'un finansal hizmet ürünleri için güvenilir makine öğrenimi platformları geliştirin. Ölçeklenebilir makine öğrenimi altyapısına, üretim operasyonlarına ve ekipler arası teknik girişimlere liderlik edin.
Açıklama
- Makine öğrenimi yaşam döngüsü boyunca gelişmiş platform yeteneklerinin tasarımını, teslimini, dağıtımını ve işletimini üstlenin
- Model sunumu, özellik hesaplama, veri doğrulama, iş akışı orkestrasyonu, izleme ve üretim desteği için ölçeklenebilir çözümler oluşturun
- Makine öğrenimi sistemlerinin güvenilirliğini, ölçeklenebilirliğini, gözlemlenebilirliğini ve operasyonel hazırlığını güçlendiren yeniden kullanılabilir platform bileşenleri, mühendislik standartları ve otomasyon geliştirin
- Belirsiz iş ihtiyaçlarını etkili teknik çözümlere dönüştürmek için Veri Bilimi, Ürün, Risk, Dolandırıcılık ve Mühendislik ekipleriyle iş birliği yapın
- Büyük teknik girişimleri başlangıçtan tamamlanmaya kadar yönlendirin ve karmaşık üretim sorunlarına yönelik incelemelere liderlik edin
- Gereksinimleri tanımlayın, mimariye yön verin, güvenli şekilde kullanıma sunun, sonuçları değerlendirin ve kalıcı düzeltici çözümler sağlayın
- Kod ve tasarım incelemeleri, uygulamalı mentorluk, eşli çalışma ve platform stratejisine katkılar yoluyla mühendislik mükemmelliğini geliştirin
- Tekrarlayan işleri azaltmak ve daha hızlı, daha iyi kararları desteklemek için yapay zekâ araçlarını ölçülü biçimde kullanın
Gereksinimler
- Üretim yazılım sistemleri geliştirme ve işletme alanında en az beş yıllık profesyonel deneyim
- İleri düzey Python programlama becerisi
- API tasarımı, dağıtık sistemler, servis mimarisi, test ve temel yazılım tasarımı ilkelerine güçlü hâkimiyet
- Güvenilir, ölçeklenebilir bulut yerel veya yoğun veri kullanan sistemleri tasarlama ve işletme deneyimi
- Makine öğrenimi platformları, model sunumu, özellik mühendisliği, veri platformları, MLOps veya ilgili teknolojiler alanında deneyim
- SQL, veritabanları, önbellekleme ve dağıtık sistemler genelinde veri veya isteklerin izlenmesi konusunda uygulamalı bilgi
- Özellik mühendisliği, eğitim, değerlendirme, dağıtım, sunum, izleme ve yönetişim dâhil makine öğrenimi yaşam döngüsünü anlama
- Docker, Kubernetes, CI/CD, Git tabanlı geliştirme ve üretim gözlemlenebilirliği deneyimi
- Teknik seçenekleri değerlendirme ve önerileri, ödünleşimleri, riskleri ve bağımlılıkları açıkça iletme becerisi
- Mühendislere mentorluk yapma, geliştirme uygulamalarını güçlendirme, teknik etki yoluyla liderlik etme ve mühendislik çalışmalarını üye, iş, ürün ve operasyonel sonuçlarla ilişkilendirme becerisi
- Yapay zekâ araçlarını denemeye ve öğrenmeye devam etmeye istekli olma
- AWS, Databricks, MLflow, SageMaker, Spark veya PySpark, Kafka ya da akış teknolojileri konusunda tercih edilen deneyim
- Özellik platformları, model sunum sistemleri, iş akışı orkestrasyon platformları veya dahili geliştirici platformları geliştirme konusunda tercih edilen deneyim
- Model, veri, özellik, gecikme, güvenilirlik ve maliyet ölçümlerini izleme konusunda tercih edilen bilgi; ayrıca düzenlemelere tabi veya finansal hizmet ortamlarında hassas verileri işleme deneyimi
- Python'a ek olarak Java veya başka bir arka uç diliyle tercih edilen deneyim ve ChatGPT ya da Copilot gibi yapay zekâ araçlarına aşinalık
Yan Haklar
- Sağlık, diş ve göz sigortası
- Çalışan emeklilik fonu
- Hayat ve kaza sigortası
- İnternet ödeneği
- Yakıt ödeneği
- Yemek ödeneği
- Telefon ödeneği
- Fiziksel, finansal ve profesyonel refahı desteklemek üzere tasarlanmış rekabetçi ücret ve yan haklar paketi