Zentrale: Kitchener-Waterloo, ON; Remote - Ontario; Toronto, ON Über Faire Faire ist eine Technologie-Großhandelsplattform, die auf der Überzeugung basiert, dass die Zukunft lokal ist. Unabhängige Einzelhändler rund um den Globus stellen gemeinsam einen mehrhundert-Milliarden-Dollar-Großhandelsmarkt dar, der historisch fragmentiert und offline war. Bei Faire nutzen wir die Macht von Technologie, Daten und maschinellem Lernen, um diese blühende Gemeinschaft von Unternehmern auf der ganzen Welt zu verbinden. Bilden Sie Ihre Lieblingsboutique in der Stadt – wir helfen ihnen, die besten Produkte aus der ganzen Welt zu entdecken, um in ihren Geschäften zu verkaufen. Mit den richtigen Werkzeugen und Erkenntnissen glauben wir, dass wir das Spielfeld so ebnen können, dass Unternehmen wachsen und lokale Gemeinschaften gedeihen können. Wir sind auf der Suche nach intelligenten, einfallsreichen und leidenschaftlichen Menschen, die sich uns anschließen, während wir die lokale Shop-Bewegung antreiben. Wenn Sie an die Gemeinschaft glauben, kommen Sie zu uns. Hinweis: Diese Rolle kann auch für Kandidaten aus Ontario, Kanada, aus der Ferne ausgeübt werden.

Über diese Rolle Als Senior Staff Machine Learning Platform Engineer, Sie werden die technische Vision und Entwicklung der Faire ML Plattform besitzen. Sie werden Standards setzen, Einfluss org-weite Architektur, und führen komplexe, cross-funktionale Initiativen, die Datenwissenschaft Geschwindigkeit im Maßstab freischalten. Diese Rolle wird auch Schlüssel zur Anpassung ML Workflows, um die Vorteile der modernen KI Produktivitäts-Tools zu nutzen. Sie werden nicht nur Modelle bauen, Sie werden die Systeme, die diese Modelle zu zehntausenden von kleinen Einzelhändlern helfen konkurrieren und wachsen ihre lokalen Unternehmen. Was Sie tun werden

• Definieren und Antrieben der langfristigen Architektur der Faire ML-Plattform, einschließlich Schulungen, Inferenzen, Feature Management, Governance • Festlegung unternehmensweiter Standards für Codequalität, Testing, MLOps (CI/CD), Experimentieren, Modelllebenszyklusmanagement und Beobachtbarkeit • Lead Adoption und erweiterte Nutzung von Unity Catalog, Multi-Workspace-Strategien und Data/ML-Mesh-Mustern • Architekt hoch skalierbare ML-Workflows mit Spark, Delta Lake und MLflow • Optimierung der Leistung, Zuverlässigkeit und Kosten der ML-Plattform • Bewertung und Integration neuer Databricks-Funktionen • Bleiben Sie der Kurve voraus, indem Sie sich mit den neuesten Entwicklungen im maschinellen Lernen und AI beschäftigen • Als Senior ML-technischer Berater für Faire ®s Data Science- und Produktions-Engineering-Teams dienen • Messe auf ML-Konferenzen und Meetups präsentieren • Mentor ML-Ingenieure und die allgemeine Bar für maschinelles Lernen auf Faire erhöhen Was es braucht

• 10-12 Jahre Erfahrung beim Aufbau und der Verbesserung von großformatigen ML- oder Datenplattformen. • Abschluss (vorzugsweise Graduiertenstufe) in Informatik, Ingenieurwesen, Statistik oder einem verwandten technischen Bereich. • Tiefes Fachwissen in Databricks Seehouse-Architektur, einschließlich Governance über Unity-Katalog, Orchestrierung über Workflows und Kostenoptimierung. • Bewährte Fähigkeit, Systeme zu entwerfen, die mehrere Data Science-Teams und Produktions-Workloads unterstützen. • Starker Hintergrund in verteilten Systemen, ML-Infrastruktur und Cloud-Architektur. • Vorgestellte technische Führungsrolle in Teams und Orgs; Fähigkeit, Einfluss ohne Autorität zu nehmen

• Erfahrung mit der Integration von LLM-Workflows in Enterprise-Plattformen ist ein Plus • Frühere Beiträge zu Open Source-ML-Infrastrukturprojekten oder Forschungspublikationen sind ein sehr starkes Plus Tech Stack Faire nutzt einen modernen Cloud-basierten Tech Stack. Für diese Rolle möchten Sie folgende Fähigkeiten haben: Category Technologies Languages Python, SQL, Kotlin ML Frameworks PyTorch, PySpark, MLFlow Big Data & Processing Spark, Kafka, Databricks, Snowflake, Fivertran, Iceberg, Unity Catalog, Datadog, Airflow, Cockroach DB, MySQL Cloud & Infrastructure AWS, S3, SageMaker, Kubernetes, Docker, GitHub Actions, Terraform Generative AI Claude Sonnet 4.5, ChatGPT 5.2 Salary Range Kanada: Die Zahlspanne für diese Rolle beträgt 248.000 bis 341.000 $ pro Jahr.

Diese Rolle wird auch für Eigenkapital und Leistungen. Tatsächliche Basislohn wird anhand von zulässigen Faktoren wie übertragbare Fähigkeiten, Berufserfahrung, Marktanforderungen und primären Arbeitsplatz. Die Basislohnspanne bereitgestellt wird geändert werden kann geändert werden und kann in der Zukunft. Faire verwendet Künstliche Intelligenz (KI) zu Screening und Auswahl von Bewerbern für diese Position.

Diese Stellenausschreibung ist für eine bestehende Stelle. Hybrid Faire Mitarbeiter gehen derzeit in das Büro 3 Tage pro Woche an Dienstag, Donnerstag und einen dritten Flex Tag ihrer Wahl (Montag, Mittwoch oder Freitag). Darüber hinaus Hybrid-Office-Rollen haben die Flexibilität, Remote-Arbeit bis zu 4 Wochen pro Jahr. Spezifische Arbeitsplatz-und Informationstechnologie-Positionen können vor Ort Besuch 5 Tage pro Woche erfordern, wie in der Stellenausschreibung angegeben werden. Warum Sie lieben die Arbeit auf Faire • Schnell bewegen: Sie werden sinnvolle Probleme, die Kunden rund um den Globus mit der Agentur zu dienen, um schnell zu bewegen und Ihre Ergebnisse klar zu sehen. • Ausgestattet nach Maßstab: Wir investieren in, was zählt, einschließlich der neuesten Unternehmen AI-Tools, um Ihnen helfen, intelligenter zu arbeiten und mehr aus jedem Tag. • Beste in der Klasse: Unser Team ist voll von scharfen, freundlichen und großzügigen Kollegen, die sich um ihr Handwerk kümmern und um die Unterstützung Sie wachsen in Ihrem. • Echte Belohnungen. Wettbewerbsfähiges Gehalt, Eigenkapital und umfassende Vorteile, die Ihr Leben innerhalb und außerhalb der Arbeit unterstützen. • Zugehörigkeit: Wir sind beabsichtigt, ein Umfeld zu schaffen, in dem jeder Faire-Mitarbeiter gleichen Zugang zu Chancen, Wachstum und Erfolg hat.

Faire wurde 2017 von einem Team von frühen Produkt- und Engineering-Leitungen von Square gegründet. Wir werden von einigen der Top-Investoren im Handel und Technologie unterstützt, darunter: Y Combiner, Lightspeed Venture Partners, Forerunner Ventures, Khosla Ventures, Sequoia Capital, Founders Fund und DST Global. Wir haben Hauptsitz in San Francisco und Kitchener-Waterloo und eine globale Mitarbeiterpräsenz über Büros in Toronto, London und New York. Um mehr über Faire und unsere Kunden zu erfahren, können Sie mehr auf unserem Blog lesen. Faire bietet gleiche Beschäftigung