Machine Learning Engineer Job at US Company in San Francisco
US Company, San Francisco, CA, United States
At Pave, we’re building the industry’s leading compensation platform, combining the world's largest real-time compensation dataset with deep expertise in AI and machine learning. Our platform is perfecting the art and science of pay to give 8,500+ companies unparalleled confidence in every compensation decision.
Top tier companies like OpenAI, McDonald’s, Instacart, Atlassian, Synopsys, Stripe, Databricks, and Waymo use Pave, transforming every pay decision into a competitive advantage. $190+ billion in total compensation spend is managed in our workflows, and 58% of Forbes AI 50 use Pave to benchmark compensation.
The future of pay is real-time & predictive, and we’re making it happen right now. We’ve raised $160M in funding from leading investors like Andreessen Horowitz, Index Ventures, Y Combinator, Bessemer Venture Partners, and Craft Ventures.
Research & Design Org
Pave's R&D pillar includes our data science, engineering, information technology, product design, product management, and security teams. This organization builds, maintains, and secures a platform used by more than 8,500+ client organizations.
Our engineering team moves between ideation, scoping, and execution in a matter of days while closely iterating with cross‑functional partners on requirements. At Pave, we use TypeScript, Node.js, and React, hosted on GCP. Compensation strategy is broken down into three pillars – compensation bands, planning workflows, and total rewards communication. We build products that make these processes seamless for customers.
Over the next year, our roadmap is focused on enhancing the entire compensation lifecycle: from philosophy definition to market trend analysis, band adjustments, merit cycles, and employee communication. We’re seeking passionate engineers who are excited about building robust, data‑rich systems that simplify complex compensation processes at scale.
The Data Team @ Pave
As part of the Data team at Pave, you will help us redefine how companies understand the labor market and determine compensation. Even the most innovative tech companies in the world often use spreadsheets full of flawed statistics to determine how to pay. At Pave, we’ve built a system of real‑time integrations that allow us to bring best practices from machine learning, data science, software tooling, and AI to an industry that is built on data, but doesn’t have the tools it needs to fully leverage it.
What You’ll Do
- Architect and implement scalable ML systems for modeling compensation within a single company and across the market as a whole
- Collaborate with product and engineering teams to identify additional opportunities to leverage ML‑driven solutions
- Help evolve the technical direction of ML initiatives across the company
- Drive millions of dollars of revenue growth
What You’ll Bring
- 5+ years of experience building and deploying ML models in production environments
- Strong foundation in machine learning, statistics, and deep learning fundamentals
- Expertise in Python and modern ML frameworks (PyTorch, TensorFlow, or similar)
- Experience with large‑scale data processing and ML model optimization
- Experience with MLOps practices and tools (model versioning, monitoring, and deployment)
- Strong software engineering practices and experience with production systems
- Expert‑level SQL skills with experience writing complex queries and optimizing query performance
- Ability to navigate (and bring structure to) ambiguity; ability to bring a project from 0 to 1, or scale a project from 1 to 100
Compensation
Salary is just one component of Pave’s total compensation package for employees. Your total rewards package at Pave will include equity, top‑notch medical, dental, and vision coverage, a flexible PTO policy, and many other region‑specific benefits. Your level is based on our assessment of your interview performance and experience, which you can always ask the hiring manager about to understand in more detail. This salary range may include multiple levels.
The targeted cash compensation for this position is (level depends on experience and performance in the interview process):
P3: $195,000 – $215,000
P4: $230,000 – $250,000
Life @ Pave
Since being founded in 2019, Pave has established a robust global footprint. Headquartered in San Francisco’s Financial District, we operate strategic regional hubs across New York City’s Flatiron District, Salt Lake City, and the United Kingdom. We cultivate a vibrant, collaborative workplace culture through our hybrid model, bringing teams together in‑person on Mondays, Tuesdays, Thursdays, and Fridays to foster innovation and strengthen professional relationships.
Benefits
- Complete Health Coverage: Comprehensive Medical, Dental and Vision coverage for you and your family, with plenty of options to suit your needs
- Time off & Flexibility: Flexible PTO and the ability to work from anywhere in the world for a month
- Meals & Snacks: Lunch & dinner stipends as well as fully stocked kitchens to fuel you
- Professional Development: Quarterly education stipend to continuously grow
- Family Support: Robust parental leave to bond with your new family
- Commuter Assistance: A commuter stipend to help you collaborate in person
Vision & Mission
Our vision is to unlock a labor market built on trust.
Our mission is to build confidence in every compensation decision.
Equal Employment Opportunity
As set forth in Pave’s Equal Employment Opportunity policy, we do not discriminate on the basis of any protected group status under any applicable law. If you believe you belong to any of the categories of protected veterans listed below, we request this information in order to measure the effectiveness of the outreach and positive recruitment efforts we undertake pursuant to VEVRAA.
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In Summary: At Pave, we’re building the industry’s leading compensation platform, combining the world's largest real-time compensation dataset with deep expertise in AI and machine learning . Our platform is perfecting the art and science of pay to give 8,500+ companies unparalleled confidence in every compensation decision .
En Español:
En Pave, estamos construyendo la plataforma de compensación líder en la industria, combinando el conjunto de datos de compensaciones en tiempo real más grande del mundo con una profunda experiencia en inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Empresas de primer nivel como OpenAI, McDonald's, Instacart, Atlassian, Synopsys, Stripe, Databricks y Waymo utilizan Pave, transformando cada decisión de pago en una ventaja competitiva. En nuestros flujos de trabajo se gestionan más de $190 mil millones en gastos totales de compensación, y el 58% de Forbes AI 50 utiliza Pave para comparar la remuneración.
El futuro de los salarios es en tiempo real y predictivo, y lo estamos haciendo realidad ahora mismo. Hemos recaudado $160 millones en fondos de importantes inversores como Andreessen Horowitz, Index Ventures, Y Combinator, Bessemer Venture Partners y Craft Ventures.
Organización de Investigación y Diseño
El pilar de I+D de Pave incluye nuestros equipos de ciencia de datos, ingeniería, tecnología de la información, diseño de productos, gestión de productos y seguridad. Esta organización construye, mantiene y asegura una plataforma utilizada por más de 8.500 organizaciones clientes.
Nuestro equipo de ingeniería se mueve entre la ideación, el alcance y la ejecución en cuestión de días mientras iteramos estrechamente con socios interfuncionales sobre los requisitos. En Pave, usamos TypeScript, Node.js y React, alojados en GCP. La estrategia de compensación se divide en tres pilares bandas de compensación¿ Por qué ? planificación de los flujos de trabajo, y Comunicación de recompensas totalesConstruimos productos que hacen estos procesos sin problemas para los clientes.
Durante el próximo año, nuestra hoja de ruta se centra en mejorar todo el ciclo de vida de la compensación: desde la definición filosófica hasta el análisis de tendencias del mercado, los ajustes a las bandas, los ciclos de mérito y la comunicación con los empleados.
El equipo de datos @ Pave
Como parte del equipo de datos de Pave, nos ayudará a redefinir cómo las empresas entienden el mercado laboral y determinan la compensación. Incluso las compañías tecnológicas más innovadoras del mundo suelen utilizar hojas de cálculo llenas de estadísticas defectuosas para determinar cómo pagar. En Pave hemos construido un sistema de integraciones en tiempo real que nos permite llevar mejores prácticas desde el aprendizaje automático, ciencia de los datos, herramientas de software e inteligencia artificial a una industria que se basa en datos, pero no tiene las Herramientas necesarias para aprovecharlas plenamente.
Lo que harás
- Arquitecto e implementación de sistemas ML escalables para modelar la compensación dentro de una sola empresa y en todo el mercado
- Colaborar con equipos de producto e ingeniería para identificar oportunidades adicionales para aprovechar las soluciones basadas en ML
- Ayudar a evolucionar la dirección técnica de las iniciativas ML en toda la empresa
- Dirigir millones de dólares en crecimiento de ingresos
Lo que traerás
- 5+ años de experiencia en la construcción e implementación de modelos ML en entornos de producción
- Una base sólida en el aprendizaje automático, las estadísticas y los fundamentos del aprendizaje profundo
- Experiencia en Python y marcos modernos de ML (PyTorch, TensorFlow o similares)
- Experiencia en el procesamiento de datos a gran escala y la optimización del modelo ML
- Experiencia con las prácticas y herramientas de MLOps (versión del modelo, seguimiento e implementación)
- Prácticas sólidas en ingeniería de software y experiencia con los sistemas de producción
- Habilidades SQL de nivel experto con experiencia en la escritura de consultas complejas y optimización del rendimiento de las consultas
- Capacidad para navegar por la ambigüedad (y lograr una estructura); capacidad para llevar un proyecto de 0 a 1, o escalar el proyecto de 1 a 100
Compensación
El salario es solo un componente del paquete de compensación total para los empleados. Su paquete total de recompensas en Pave incluirá equidad, cobertura médica, dental y visual de primera categoría, una política flexible de PTO y muchos otros beneficios específicos de la región.
La compensación en efectivo dirigida para este puesto es (el nivel depende de la experiencia y el rendimiento del proceso de entrevista):
P3: $195,000 $215,000
P4: $230,000 $250,000
La vida @ Pave
Desde su fundación en 2019, Pave ha establecido una sólida presencia global. Con sede en el Distrito Financiero de San Francisco, operamos centros regionales estratégicos a través del distrito Flatiron de la ciudad de Nueva York, Salt Lake City y Reino Unido. Cultivamos una cultura vibrante y colaborativa en el lugar de trabajo mediante nuestro modelo híbrido, reuniendo equipos personalmente los lunes, martes, jueves y viernes para fomentar la innovación y fortalecer las relaciones profesionales.
Beneficios
- Cuestión completa de la salud: Cobertura médica, dental y de visión completa para usted y su familia, con muchas opciones que se adapten a sus necesidades
- Tiempo libre y flexibilidad: PTO flexible y la capacidad de trabajar desde cualquier parte del mundo durante un mes
- Comidas y refrigeriosEl almuerzo y la cena, así como las cocinas completamente equipadas para alimentarte
- Desarrollo profesional: Becas trimestrales de educación para crecer continuamente
- Apoyo familiar: Fuerte licencia parental para vincularse con su nueva familia
- Asistencia de los viajerosUn estipendio de viajero para ayudarle a colaborar en persona
Visión y misión
Nuestra visión es desbloquear un mercado laboral basado en la confianza.
Nuestra misión es construir confianza en cada decisión de compensación.
Igualdad de oportunidades laborales
Como se establece en la política de Igualdad de Oportunidades de Empleo de Pave, no discriminamos sobre la base de ningún estatus de grupo protegido bajo ninguna ley aplicable. Si usted cree que pertenece a alguna de las categorías de veteranos protegidos enumeradas a continuación, le solicitamos esta información para medir la eficacia de los esfuerzos de divulgación y reclutamiento positivos que llevamos a cabo con arreglo a VEVRAA.
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