Sede: Kitchener-Waterloo, ON; Remote - Ontario; Toronto, ON Sobre Faire Faire é uma plataforma de tecnologia construída na crença de que o futuro é local. Retalhistas independentes em todo o mundo representam coletivamente um mercado multi-centro-milhões-dólar por atacado que tem sido historicamente fragmentado e offline. Na Faire, estamos usando o poder de tecnologia, dados e aprendizado automático para conectar esta comunidade próspera de empresários em todo o mundo. Imagine sua boutique favorita na cidade — nós ajudamos eles descobrir os melhores produtos de todo o mundo para vender em suas lojas. Com as ferramentas e insights certos, acreditamos que podemos ajuntar o campo de jogo para que as empresas possam crescer e as comunidades locais possam prosperar. Estamos procurando pessoas inteligentes, engenhosas e apaixonadas para se juntarem a nós como nós alimentamos o movimento local da loja.

Sobre este papel Como engenheiro de plataforma de aprendizado de máquina de pessoal sênior, você terá a visão técnica e a evolução da plataforma ML da Faire. Você vai definir padrões, influenciar a arquitetura de org-wide, e liderar iniciativas complexas e interfuncionais que desbloqueiam velocidade de dados ciência em escala. Este papel também será fundamental para adaptar fluxos de trabalho ML para aproveitar as ferramentas de produtividade modernas da IA. Você não vai apenas construir modelos, você vai arquitetar os sistemas que permitem que esses modelos ajudem dezenas de milhares de pequenos retalhistas competirem e crescer suas empresas locais.

• Definir e conduzir a arquitetura a longo prazo da plataforma da Faire ML incluindo treinamento, inferência, gestão de características, governação • Estabelecer padrões de toda a empresa para qualidade de código, testes, MLOps (CI/CD), experimentação, gestão do ciclo de vida modelo e observabilidade • Adoção de liderança e uso avançado do Catálogo de Unidade, estratégias multi-espaço e padrões de malha de dados/ML • Arquiteto altamente escalável fluxos de trabalho ML usando Spark, Delta Lake e MLflow • Otimizar desempenho, confiabilidade e custo da plataforma ML • Evaluar e integrar características emergentes Databricks • Fiquem à frente da curva, envolvendo os últimos desenvolvimentos na aprendizagem de máquinas e IA • Servir como conselheiro técnico mais alto do ML para as equipes de engenharia de dados e produção da Faire • Representar Faire em conferências e encontros de ML • Mentor Engenheiros e elevar a barra geral para o Lear em Máquina em Faire O que leva a Fire

• 10-12 anos de experiência em construção e melhoria de plataformas de dados ou ML em grande escala. • Grau (preferivelmente graduado) em Ciências de Computação, Engenharia, Estatísticas ou um campo técnico conexo. • Experência profunda na arquitetura da casa de lagos de Databricks, incluindo governação através de catálogo de Unity, orquestração via Workflows e otimização de custos • Capacidade de projetar sistemas que apoiem múltiplas equipes de ciência de dados e cargas de trabalho de produção • Contexto forte em sistemas distribuídos, infraestrutura de ML e arquitetura de nuvem. • Lideração técnica demonstrada em equipes e orgs; capacidade de influenciar sem autoridade

• Experiência integrando fluxos de trabalho LLM em plataformas empresariais é um mais • Contribuições anteriores para projetos de código aberto de infraestrutura ou publicações de pesquisa é um mais forte mais Tech Stack Faire utiliza uma moderna pilha de tecnologia baseada em nuvem. Para este papel, você vai querer ser competente com os seguintes: Categoria Tecnologias Línguas Python, SQL, Kotlin ML Frameworks PyTorch, PySpark, MLFlow Big Data & Processment Spark, Kafka, Databricks, Snowflake, Fivetran, Iceberg, Unity Catalog, Datadog, Airflow, Cockroach DB, MySQL Cloud & Infrastructure AWS, S3, SageMaker, Kubernetes, Docker, GitHub Ações, Terraform Generative AI Claude Sonnet 4.5, ChatGPT 5.2 Salary Gama Canada: ampa de pagamento para este papel é de 248.000$ a 341.000$ por ano.

Este papel também será elegível para equidade e benefícios. A remuneração de base real será determinada com base em fatores admissíveis, tais como habilidades transferíveis, experiência de trabalho, demandas de mercado e local de trabalho principal. A faixa de pagamento de base fornecida está sujeita a mudança e pode ser modificada no futuro. Fada utiliza Inteligência Artificial (AI) para tela e selecionar candidatos para esta posição.

Este trabalho é para uma vaga existente. Os funcionários de híbridos de Fada híbrida vão atualmente para o escritório 3 dias por semana nas terças, quintas e um terceiro dia flexível de sua escolha (Luns, Quarta-feira ou sexta-feira). Além disso, os papéis de híbrido em escritório terão a flexibilidade para trabalhar remotamente até 4 semanas por ano. Posições específicas de trabalho e tecnologia da informação podem requerer assistência no local 5 dias por semana como será indicado no trabalho de publicação. Por que você vai adorar trabalhar na Fada • Mover-se rápido: Você terá problemas significativos que servem clientes em todo o mundo com a agência para mover-se rapidamente e ver seus resultados claramente. • Equipados para escalar: Nós investimos em o que é importante, incluindo as últimas ferramentas de IA, para ajudar você a trabalhar mais inteligente e sair de cada dia. • Melhor em classe: Nossa equipe é plena de atuação, tipo, e generosa que cuidam de sua arte e ajudam-lhe crescer em sua. • Recompensas reais. Retribuição competitiva, equidade e benefícios abrangentes concebidos para apoiar sua vida dentro e fora do trabalho. • Pertencimento: Somos intencionais sobre a construção de um ambiente onde cada empregado de Fada tem acesso igual a oportunidades, crescimento e sucesso.

A Fada foi fundada em 2017 por uma equipe de produtos e engenharia precoces lidera da Square. Estamos apoiados por alguns dos principais investidores em retalho e tecnologia, incluindo: Y Combinator, Lightspeed Venture Partners, Forerunner Ventures, Khosla Ventures, Sequoia Capital, Fundadores Fund e DST Global. Temos sede em San Francisco e Kitchener-Waterloo, e uma presença global de funcionários em todos os escritórios em Toronto, Londres e Nova York. Para saber mais sobre a Faire e nossos clientes, você pode ler mais no nosso blog. A Faire fornece um emprego igual.