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Sezzle

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201 - 500 funcionários

Fundada em 2016

💳 Fintech

👥 B2C

🛍️ Comércio Eletrônico

Fintech • B2C • eCommerce

Sezzle é uma empresa de tecnologia financeira que oferece um serviço de compre agora, pague depois, permitindo que os consumidores comprem produtos e paguem em quatro parcelas sem juros ao longo de seis semanas. O app da Sezzle oferece aos usuários uma alternativa de financiamento flexível aos cartões de crédito tradicionais, possibilitando decisões de aprovação instantâneas sem impactar o score de crédito. A Sezzle faz parceria com diversas marcas líderes, incluindo Amazon, Walmart e Target, para oferecer opções de pagamento no app e na loja. A missão da empresa é empoderar financeiramente os consumidores, proporcionando mais liberdade e controle financeiros. Disponível como aplicativo móvel, com milhões de downloads e altas avaliações dos usuários, a Sezzle trabalha pela acessibilidade e inclusão em sua plataforma.

Descrição

• Projetar, construir e manter infraestrutura de ML escalável: Liderar o design e desenvolvimento de infraestrutura de machine learning escalável na AWS, utilizando serviços como AWS SageMaker para treinamento e deploy eficientes de modelos. • Colaborar com equipes de Produto: Trabalhar em estreita colaboração com equipes de produto para desenvolver MVPs de funcionalidades orientadas por IA, assegurando iterações rápidas e testes de mercado para refinar as soluções de forma eficaz. • Desenvolver frameworks de monitoramento e alertas: Criar e aprimorar sistemas de monitoramento e alertas para modelos de machine learning, garantindo alta performance, confiabilidade e tempo mínimo de inatividade. • Apoiar a utilização de IA pelo time de Marketing com foco no impacto entre departamentos: Capacitar diferentes áreas da organização a aproveitarem modelos de AI/ML, incluindo soluções avançadas de Generative AI, para diversos casos de uso. • Fornecer suporte à produção: Oferecer expertise na depuração e resolução de problemas relacionados a modelos de machine learning em produção, participando de escalas de plantão para troubleshooting operacional e resolução de incidentes. • Escalar arquitetura de ML: Projetar e escalar a arquitetura de machine learning para suportar rápido crescimento de usuários, aproveitando profundo conhecimento em AWS e melhores práticas de ML para garantir robustez e eficiência. • Mentorar e elevar as competências da equipe: Realizar code reviews, orientar membros da equipe e elevar as capacidades gerais por meio de compartilhamento de conhecimento e colaboração. • Manter-se atualizado: Acompanhar os avanços mais recentes em tecnologias de machine learning e serviços AWS, impulsionando a adoção de soluções de ponta para manter vantagem competitiva.

🎯 Requisitos

• Graduação em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Machine Learning, Estatística, Física ou área técnica relevante, ou experiência prática equivalente. • Mínimo de 6 anos de experiência em engenharia de machine learning, com histórico comprovado na implantação de modelos de ML escaláveis em ambiente de produção. • Conhecimento aprofundado em uma ou mais das seguintes áreas: machine learning, sistemas de recomendação, reconhecimento de padrões, data mining, inteligência artificial ou áreas técnicas correlatas. • Histórico comprovado de desenvolvimento de modelos de machine learning desde a concepção até o impacto no negócio, demonstrando capacidade de resolver desafios complexos com soluções inovadoras. • Proficiência em Python é obrigatória, e experiência com Golang é um diferencial. • Demonstração de liderança técnica na orientação de equipes, assumindo projetos de ponta a ponta e definindo direção técnica para atingir metas de projeto de forma eficiente. • Experiência com bancos de dados relacionais, data warehouses e uso de SQL para exploração de dados. • Forte familiaridade com serviços de nuvem AWS, especialmente na implantação e gestão de soluções de machine learning e na escalabilidade custo-efetiva dessas soluções. • Conhecimentos em Kubernetes, Docker e pipelines de CI/CD para implantação e gestão eficiente de modelos de ML. • Conforto com ferramentas de monitoramento e observabilidade voltadas para modelos de machine learning (por exemplo, Prometheus, Grafana, AWS CloudWatch) e experiência no desenvolvimento de sistemas de recomendação ou melhoria de experiências de usuário por meio de recomendações personalizadas. • Base sólida em frameworks de processamento de dados e pipelines (por exemplo, Apache Spark, Kafka) para lidar com streams de dados em tempo real.

🏖️ Benefícios

• Plano de saúde • Planos de aposentadoria • Modalidades de trabalho flexíveis • Oportunidades de desenvolvimento profissional • Dias de folga remunerados