Staff Machine Learning Engineer for AI Product

La nostra missione e i nostri clienti: Stiamo creando la libertà per le PMI di avere successo offrendo il principale spazio di lavoro finanziario in Europa con la banca al suo centro, arricchito da strumenti finanziari. Siamo orgogliosi di essere valutati 4.8 su Trustpilot, basato su oltre 55.000 recensioni. La nostra cultura mette la soddisfazione del cliente al centro di ciò che facciamo, come dimostrato dal nostro Net Promoter Score di 75.

Il nostro viaggio: Fondata nel 2017 da Alexandre e Steve, Qonto è cresciuta fino a oltre 1.600 Qontoers che servono oltre 600.000 clienti in 8 paesi europei. Siamo stati redditizi dal 2023 e stiamo appena iniziando.

Le nostre convinzioni: Assumiamo per competenze e potenziale. Con oltre 80 nazionalità, il 45% donne, di cui il 56% delle donne nel nostro team di leadership, la diversità non è un programma; è chi siamo. Abbiamo costruito un processo di assunzione privo di discriminazioni perché i migliori team sono costruiti sul merito.

AI in Qonto: L'AI è profondamente integrata nel nostro modo di lavorare. Ogni Qontoer ha accesso illimitato ai migliori strumenti di AI. Vogliamo persone che sperimentano senza aspettare permessi, spingono l'AI oltre l'ovvio, sanno quando fidarsi e quando mettere in discussione.

Unisciti a noi come Staff Machine Learning Engineer nel nostro team AI Product per costruire e lanciare AI a servizio dei clienti per oltre 600.000 clienti aziendali. Combinerai AI generativa con tecniche di machine learning consolidate per creare prodotti con impatto misurabile — adozione, completamento più veloce dei compiti, soddisfazione degli utenti — garantendo affidabilità, privacy e monitoraggio continuo in produzione.

Cosa farai:

• Sviluppare modelli ML end-to-end: Dalla comprensione dei requisiti del prodotto alla formazione, valutazione e distribuzione dei modelli in produzione. Progetti, iteri e lanci — non solo prototipi.
• Integrare ML nell'ecosistema del prodotto: Allineati con Product Managers, Data Engineers e Backend Engineers per garantire che i tuoi modelli siano perfettamente integrati nei servizi finanziari di Qonto.
• Costruire il framework ML Ops: Crea l'infrastruttura per il team per scalare — rilevamento della deriva del modello, monitoraggio delle prestazioni, pipeline di riaddestramento automatizzate, monitoraggio e avvisi.
• Mettere i modelli in produzione con rigore: Implementazione tecnica robusta, assicurazione della qualità e monitoraggio continuo. L'AI a servizio dei clienti nei servizi finanziari non può permettersi fallimenti silenziosi.
• Alzare il livello per il team: Condividi le migliori pratiche, contribuisci al miglioramento degli strumenti interni e fai da mentore ai colleghi del team ML.

Cosa cerchiamo:

• 6+ anni come ML Engineer con esperienza in ML Ops: Hai sviluppato e distribuito prodotti ML a servizio dei clienti end-to-end — non strumenti interni o dashboard. Puoi mostrare un impatto misurabile su utenti reali.
• Competenza nella modellazione: Esperienza nella costruzione e ottimizzazione di modelli di machine learning per clienti esterni. Sai quando utilizzare GenAI e quando le tecniche ML consolidate sono la scelta migliore.
• Solida ingegneria Python: Scrivi codice resiliente e testabile su larga scala. Competente con FastAPI (o simile), integrazione di servizi di terze parti e interazione con database in produzione.
• Fluenza in ML Ops: Familiarità con strumenti che automatizzano il riaddestramento dei modelli, il controllo delle prestazioni e il rilevamento della deriva. Hai costruito o migliorato significativamente l'infrastruttura ML in precedenza.
• Fluente in inglese: La lingua di lavoro di Qonto.

Cosa possiamo offrirti:

• AI a servizio dei clienti con un impatto reale: I tuoi modelli saranno utilizzati direttamente da centinaia di migliaia di clienti aziendali. Vedrai metriche di adozione, non solo valutazioni offline.
• Un stack moderno e flessibile: Python, Snowflake, Kafka, Kibana, PostgreSQL, Airflow, AWS, Prometheus, ArgoCD, GitHub, Cursor. Hai la libertà di testare qualsiasi strumento purché aiuti a raggiungere l'obiettivo.
• Un team che costruisce AI al centro del fintech: 10 ingegneri AI e 3 Data Ops che lavorano su soluzioni innovative al cuore dei servizi finanziari di Qonto — non un progetto secondario.
• Chiara carriera IC: Percorso di carriera per contributori individuali per coloro che vogliono diventare esperti nel loro campo, con accesso alle ultime tecnologie AI.

Il tuo futuro manager:

• Opzione A: Il tuo manager sarà Marianne Borzic Ducournau, Head of Data Products. Laureata all'École Polytechnique, Marianne ha guidato team di Data Science presso Uber e Amazon a San Francisco prima di unirsi a Qonto quattro anni fa per costruire il nostro team di Data Science da zero.
• Opzione B: Il tuo manager sarà Benjamin Wolter, Head of AI Products. Dopo aver conseguito il dottorato in fisica e guidato team di ML Engineering e Data Science, Benjamin è entrato in Qonto per guidare il nostro team di AI Products.

In Qonto, comprendiamo che la vera diversità non riguarda solo il compilare caselle su un elenco di assunzione. Candidati indipendentemente dalle caselle che spunti — chissà? Potresti avere il pezzo mancante del puzzle che stiamo cercando da tempo.

Applicando, accetti che Qonto elabori i tuoi dati personali per valutare la tua candidatura. I tuoi dati vengono conservati per un massimo di 2 anni nel nostro pool di candidati.

In media, il nostro processo di assunzione dura 20 giorni lavorativi.

La tua sicurezza è importante per noi. Fai attenzione alle truffe di reclutamento. Tieni presente che non lavoreremo mai con piattaforme o agenzie di terze parti che richiedono pagamenti dai candidati.