Sede: Kitchener-Waterloo, ON; Remote - Ontario; Toronto, ON Acerca de Faire Faire es una plataforma de tecnología al por mayor basada en la creencia de que el futuro es local. Distribuidores independientes de todo el mundo representan colectivamente un mercado al por mayor de varios cientos de miles de millones de dólares que históricamente ha sido fragmentado y sin conexión. En Faire, estamos usando el poder de la tecnología, los datos y el aprendizaje automático para conectar esta próspera comunidad de empresarios en todo el mundo. Imagínese su boutique favorita en la ciudad — los ayudamos a descubrir los mejores productos de todo el mundo para vender en sus tiendas. Con las herramientas y conocimientos adecuados, creemos que podemos nivelar el campo de juego para que las empresas puedan crecer y las comunidades locales puedan prosperar. Estamos buscando gente inteligente, ingeniosa y apasionada para unirse a nosotros mientras impulsamos el movimiento local de la tienda. Si usted cree en la comunidad, venga a unirse a la nuestra. Nota: Este papel también se puede realizar de forma remota para candidatos ubicados en Ontario, Canadá.

Como Ingeniero de Plataforma de Aprendizaje de Máquina de Personal Senior, usted será dueño de la visión técnica y la evolución de la plataforma ML de Faire. Establecerá estándares, influirá en la arquitectura de todo el org, y liderará iniciativas complejas y multifuncionales que desbloquearán la velocidad de la ciencia de datos a escala. Este papel también será clave para adaptar los flujos de trabajo de ML para aprovechar las herramientas modernas de productividad de la IA. No sólo construirá modelos, sino que diseñará los sistemas que permiten a esos modelos ayudar a decenas de miles de pequeños minoristas a competir y hacer crecer sus negocios locales.

• Definir y dirigir la arquitectura a largo plazo de la plataforma ML de Faire, incluyendo capacitación, inferencia, gestión de funciones, gobernanza • Establecer estándares para toda la empresa para la calidad de código, pruebas, MLOps (CI/CD), experimentación, gestión del ciclo de vida de modelos y observabilidad • Adopción y uso avanzado de Catálogo de Unidad, estrategias multiespacio de trabajo y patrones de malla de datos/ML • Arquitecto de flujos de trabajo ML altamente escalables utilizando Spark, Delta Lake y MLflow • Optimizar el rendimiento, fiabilidad y costo de la plataforma ML • Evaluar e integrar las características emergentes de Databricks • Mantenerse al día con los últimos avances en aprendizaje de máquinas e IA • Servir como asesor técnico de ML de los equipos de ingeniería de datos y producción de Faire • Representar a Faire en conferencias y reuniones de ML • Ingenieros de Mentor ML y elevar la barra general para Machine Learning en Faire

Lo que se necesita • 10-12 años de experiencia construyendo y mejorando grandes plataformas de datos o ML. • Un grado (preferiblemente nivel de posgrado) en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Estadísticas o un campo técnico relacionado. • Experiencia profunda en arquitectura de Databricks lakehouse, incluyendo gobernanza a través de catálogo Unity, orquestación a través de flujos de trabajo, y optimización de costos • Capacidad probada de diseñar sistemas que soportan múltiples equipos de ciencia de datos y cargas de trabajo de producción • Antecedentes sólidos en sistemas distribuidos, infraestructura de ML y arquitectura de nube. • Liderazgo técnico demostrado entre equipos y orgs; capacidad de influencia sin autoridad

• La experiencia de integrar flujos de trabajo LLM en plataformas empresariales es un plus • Contribuciones anteriores a proyectos de infraestructura de código abierto o publicaciones de investigación ML es una muy fuerte más Tech Stack Faire utiliza una moderna pila de tecnología basada en la nube. Para este papel, usted querrá ser competente con lo siguiente: Categoría Tecnologías Idiomas Python, SQL, Kotlin ML Frameworks PyTorch, PySpark, MLFlow Big Data & Processing Spark, Kafka, Databricks, Snowflake, Fivetran, Iceberg, Unity Catalog, Datadog, Airflow, Cockroach DB, MySQL Cloud & Infrastructure AWS, S3, SageMaker, Docker, GitHub Actions, Terraform Generative AI Claude Sonnet 4.5, ChatGPT 5.2 Salary Range Canada: la gama de pagos para este papel es de $248.000 a $341.000 por año.

Este papel también será elegible para la equidad y beneficios. La remuneración base real se determinará en base a factores permitidos tales como habilidades transferibles, experiencia laboral, demandas del mercado, y ubicación de trabajo primario. La gama de remuneración base proporcionada está sujeta a cambios y puede ser modificada en el futuro. Faire utiliza Inteligencia Artificial (AI) para seleccionar a los solicitantes para este puesto.

Los empleados de Hybrid Faire actualmente entran en la oficina 3 días a la semana los martes, jueves y un tercer día flexible de su elección (lunes, miércoles o viernes). Además, los roles híbridos dentro de la oficina tendrán la flexibilidad de trabajar remotamente hasta 4 semanas al año. Los puestos específicos de Tecnología de la Información y el Trabajo pueden requerir asistencia in situ 5 días a la semana como se indica en la publicación de trabajo. Por qué te encantará trabajar en Faire • Muévete rápido: Tendrás problemas significativos que sirven a los clientes de todo el mundo con la agencia para moverse rápido y ver sus resultados claramente. • Equipado a escala: Invertimos en lo que importa, incluyendo las últimas herramientas de IA empresarial, para ayudarte a trabajar más inteligente y obtener más de cada día. • Lo mejor de la clase: Nuestro equipo está lleno de colegas agudos, amables y generosos que se preocupan por su oficio y por ayudarte a crecer en el tuyo.

• Recompensas reales. Salario competitivo, equidad y beneficios integrales diseñados para apoyar su vida dentro y fuera del trabajo. • Perteneciente: Somos intencionales sobre la construcción de un entorno donde cada empleado de Faire tiene igual acceso a oportunidades, crecimiento y éxito.

Faire fue fundada en 2017 por un equipo de primeros líderes en productos e ingeniería de Square. Estamos respaldados por algunos de los principales inversores en retail y tecnología, incluyendo: Y Combinator, Lightspeed Venture Partners, Forerunner Ventures, Khosla Ventures, Sequoia Capital, Founders Fund y DST Global. Tenemos sede en San Francisco y Kitchener-Waterloo, y una presencia global de empleados en todas las oficinas en Toronto, Londres y Nueva York. Para obtener más información sobre Faire y nuestros clientes, puede leer más en nuestro blog. Faire proporciona empleo igual