Plaid befindet sich im Wandel zu einer AI-First-Organisation, in der Daten und maschinelles Lernen die Entwicklung intelligenterer und sichererer Analyseprodukte vorantreiben, die auf dem umfangreichen Finanzdaten-Netzwerk des Unternehmens basieren. Im Zentrum dieser Transformation steht das Machine Learning Infrastructure Team, das die grundlegenden Plattformen entwickelt, die Modell-Experimente, Training, Bereitstellung und Überwachung im großen Maßstab unterstützen. Zu diesen Plattformen gehören Feature Stores, Datenpipelines, Deployment-Systeme und Inferenz-Tools. Das Team überarbeitet derzeit Altsysteme, führt einen modernen Feature Store ein und definiert ein standardisiertes ML-Ops-Framework. Ziel ist es, Produktteams zu befähigen, vertrauenswürdige Erkenntnisse schneller zu liefern, Modelle sicher zu implementieren und die nächste Generation KI-gestützter Finanztools zu ermöglichen.

Als Engineering Manager für Machine Learning Infrastructure leitest du ein Team erfahrener Ingenieure bei der Konzeption, dem Aufbau und der Wartung von Plaids ML-Infrastruktur. Diese Rolle erfordert eine Führungspersönlichkeit mit fundiertem technischem Wissen im Bereich ML-Infrastruktur und nachgewiesener Erfahrung in der Leitung und Skalierung von Engineering-Teams auf Senior-Level. Du bist verantwortlich für die reibungslose Umsetzung, die Bereitstellung hochwertiger Systeme und die enge Zusammenarbeit mit den ML-Produktteams zur Erfüllung ihrer Anforderungen. Es handelt sich um eine praxisnahe Führungsrolle mit dem Fokus, strategische Ziele in konkrete Ergebnisse umzusetzen, Hindernisse zu beseitigen und eine Kultur der Verantwortung und technischen Exzellenz zu fördern.

Aufgaben:

– Führung und Unterstützung des ML Infrastructure Teams zur termingerechten und erfolgreichen Umsetzung von Projekten.
– Entwicklung und Einführung eines Feature Stores der nächsten Generation zur Verbesserung von Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit bei der Modellentwicklung.
– Definition und Förderung eines standardisierten ML-Ops-Workflows für sicheres und skalierbares Modelltraining, Deployment und Monitoring.
– Aufrechterhaltung hoher betrieblicher Standards für ML-Pipelines, Deployment-Systeme und Inferenz-Tools.
– Zusammenarbeit mit ML-Produktteams zur Erfassung ihrer Anforderungen und Bereitstellung von Lösungen, die die Modellentwicklung und -iteration beschleunigen.
– Rekrutierung, Mentoring und Weiterentwicklung von Engineering-Talenten sowie Förderung eines kollaborativen, leistungsstarken Teamumfelds.

Qualifikationen:

– 8–10 Jahre Erfahrung im Bereich ML-Infrastruktur, einschließlich praktischer Engineering-Tätigkeiten.
– Mindestens 2 Jahre Erfahrung in der Leitung von Infrastruktur- oder ML-Plattform-Engineering-Teams.
– Nachgewiesene Fähigkeit zum Aufbau und Betrieb von ML- oder KI-Infrastrukturen im großen Maßstab.
– Starke technische Expertise in Bereichen der ML/KI-Infrastruktur wie Feature Stores, Pipelines, Deployment, Inferenz und Observability.
– Erfolgreiche Leitung komplexer technischer Projekte mit mehreren Stakeholdern.
– Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und Erfahrung im Stakeholder-Management.

Gehaltsspanne: 241.200 – 400.000 USD jährlich (Zone 1: New York City und San Francisco Bay Area)

Die Vergütung kann je nach Rolle auch Aktienoptionen und/oder Provisionen umfassen. Plaid bietet ein umfassendes Leistungspaket, einschließlich Kranken-, Zahn- und Augenversicherung sowie 401(k). Gehalt und Leistungen richten sich nach Faktoren wie Aufgabenbereich, Erfahrung und Qualifikation des Bewerbers sowie Standort und können sich gemäß den Unternehmensrichtlinien ändern.