Gerente de Produto Sênior, Modelagem e Plataforma de ML

<div class="content-intro"><p><em> Em Klaviyo, valorizamos as origens, experiências e perspectivas únicas que cada Klaviyo (nos chamamos Klaviyos) traz ao nosso local de trabalho todos os dias. Acreditamos que todos merecem uma chance justa de sucesso e apreciamos as experiências que cada pessoa traz para além das exigências de trabalho tradicionais. Se você é um próximo, mas não exatamente compatível com a descrição, esperamos que você ainda vai considerar a aplicação. Quer aprender mais sobre a vida em Klaviyo? Visitar <a class=" ymio1r31 ypr0glyw zcxs1o36 mizu194a 1ah3dkaa ra3xnqa1 128mdkaa 1cvmnqa1 4davt94y 4bfu18uv 1hms8stv ajmmnqa1 vchhusvi kqswh2mm ect4ttxp 1az13af 1a3b18uv 4fpr8stv 5goinqa1 f8pj13af 9oik18uv 1bnxglyw jf4cnqa1 30l313af 1nrm18uv c2waglyw 1goinqa1 fqa1 1goinqa1 fqa1 f1er 1jf/ff1sf1sf> <p>O pilar IA &amp; Analytics da Klaviyo está construindo a camada de inteligência por trás do produto — modelos que otimizam os tempos de envio, predizem churn, recomendações de produtos de superfície e alimentam as experiências de agentes que ajudam os profissionais de marketing a executar seus negócios de forma autônoma. Com mais de 200.000 clientes, bilhões de perfis de consumidores e centenas de bilhões de mensagens e eventos de conversão, Klaviyo tem os dados e escala para construir IA de classe mundial e produtos de aprendizado de máquina.</p> <p>A equipe ML Platform é o motor que torna tudo isso possível. Cada modelo que envia em Klaviyo — seja prevendo o melhor momento para enviar um e-mail ou energizando uma recomendação do Marketing Agent — é executado em infraestrutura que essa equipe possui. Isso inclui pipelines de treinamento (construídos em Ray), rastreamento de experimentos e registros de modelos (MLflow), inferência servindo infraestrutura, pipelines de recursos e ferramentas de orquestração de fluxo de trabalho emergentes (Prefect). À medida que Klaviyo se inclina mais para produtos agentes e IA generativa, as demandas dessa infraestrutura estão acelerando, assim como o impacto da equipe.</p> <p>Este papel PM está embutido em Palo Alto ao lado de nossa organização de engenharia ML. Você terá o tipo de proximidade com sua equipe de engenharia que a maioria das ML PMs só lê sobre.</p> <h2><forte>Sobre o Papel</forte></h2> <p>Estamos procurando um Gerente de Produto Sênior para possuir tanto o que os modelos ML de Klaviyo fazem quanto a plataforma que os torna possíveis. Isso é um emparelhamento deliberado: o melhor ML PM nesta fase não é alguém que pensa exclusivamente sobre qualidade de modelo ou exclusivamente sobre ferramentas de infraestrutura — é alguém que pode raciocinar entre ambos, conectando investimento de plataforma a resultados de modelo e resultados de modelo ao impacto do cliente.</p> No lado da modelagem, você terá o roteiro para os principais modelos preditivos de Klaviyo — tempo de envio inteligente, otimização do público, recomendações de produto e previsão de churn — bem como as capacidades de conteúdo e agente assistidos por IA que estão crescendo em importância. Você definirá o significado da qualidade para cada família de modelos, definirá os frameworks de avaliação e trabalhará com engenheiros e cientistas de dados da ML para garantir melhorias ao longo do tempo.</p> No lado da plataforma, você terá o roteiro para a infraestrutura interna que cada equipe da ML em Klaviyo constrói em: DART (nossa plataforma de trabalho offline ML baseada em Ray), MLflow, serviço de modelo, pipelines de recursos e prefeito. Seu trabalho é tornar os engenheiros de ML de Klaviyo mais rápidos, seguros e confiantes para a produção de modelos de transporte marítimo – e garantir que a plataforma fique à frente, não atrás, do ritmo das nossas ambições de IA.</p> <p> Este é um papel altamente técnico. Você será o único PM da equipe, incorporado à engenharia em Palo Alto, e precisará ganhar credibilidade falando a língua — não por saber codificar, mas por saber o suficiente sobre treinamento distribuído, trocas de inferência e experiência de desenvolvedor ML para fazer boas chamadas e fazer as perguntas certas.</p> <h2><forte>Como você vai fazer uma diferença</forte></h2> <ul> <li> Possuir a estratégia de produto e roteiro para os principais modelos de ML preditivos e generativos de Klaviyo — incluindo tempo de envio inteligente, otimização de audiência, recomendações de produto e previsão de churn — definindo como "melhor" se parece e como chegamos lá</li> <li>Own the ML Platform roadmap: training infrastructure (DART/Ray), experiment tracking (MLflow), model serving, feature pipelines, and emerging tooling (Prefect) — making time-to-production for new models a first-class métrica and drive-lo para baixo continuamente</li> <li> Crie e mantenha frameworks de avaliação e monitoramento para que a qualidade do modelo seja mensurável, regressões sejam captadas antes de atingir os clientes e melhorias compostas ao longo do tempo</li> <li> Parceiro com liderança em engenharia na construção vs. comprar decisões em toda a pilha ML – garantindo que a plataforma evolua à frente das necessidades das equipes de produtos ML e IA, não reactivamente atrás delas</li> Conectar investimentos de plataforma e modelagem para clientes e resultados de negócios, trabalhando com equipes de sucesso do cliente e ir ao mercado para garantir que os recursos alimentados por IA sejam bem compreendidos e melhorando com base em real feedback</li> <li> Certifique-se de confiabilidade, observação e eficiência de custos da plataforma para cargas de trabalho ML operando em centenas de bilhões de eventos e em mais de 200.000 clientes</li> <li> Reduza o atrito da experiência do desenvolvedor para engenheiros de ML e IA — tornando materialmente mais fácil e rápido enviar novos modelos com segurança e mantê-los na produção</li> <li> Como os produtos de agentes de Klaviyo colocam novas demandas em infraestrutura de inferência e ferramentas LLM, ajudam a moldar como a plataforma ML evolui para atender essas necessidades</li> </ul> <h2><forte>Quem És</forte></h2> <ul> <li> Você tem mais de 5 anos de experiência de gerenciamento de produtos, idealmente possuindo produtos ML, IA ou plataforma de dados em um ambiente de produção — não apenas produtos que usam IA como recurso</li> <li> Você tem conhecimento prático de sistemas ML — oleodutos de treinamento, serviço de modelo, rastreamento de experimentos, lojas de recursos ou infraestrutura relacionada — e entende os tradeoffs envolvidos na construção e operação deles em escala</li> <li> Você sabe como conectar os investimentos de plataforma interna aos resultados do cliente e do negócio, e pode traduzir "melhoramos o rendimento do treinamento em 40%" em uma liderança de história de produto e parceiros de ir ao mercado realmente se preocupam com</li> <li> Você está confortável sendo o único PM em uma sala altamente técnica – você sabe quando dirigir decisões, quando adiar para engenheiros, e como construir credibilidade sem precisar ser a pessoa mais técnica lá</li> <li> Você pensa em termos de sistemas e tradeoffs — qualidade do modelo, latência de inferência, custo de treinamento, velocidade do desenvolvedor — e pode tomar decisões de priorização bem fundamentadas quando eles entram em conflito</li> <li> Você pode equilibrar investimentos de plataforma de longo prazo com necessidades de produto de curto prazo, e saber quando construir, comprar ou adiar</li> <li> Você se comunica claramente e pode traduzir conceitos complexos de ML e infraestrutura em impacto de negócios para públicos técnicos e não técnicos</li> <li> Você tem um histórico de mudanças de roteiros e prioridades em ML, ciência de dados, infraestrutura e equipes de produtos sem autoridade direta</li> </ul> <h2><forte>É bom ter</forte></h2> <ul> <li> Capaz de lidar com antecedentes em engenharia de ML, ciência de dados ou engenharia de software</li> <li>Familiaridade com Ray, MLflow, Prefeito, ou plataformas semelhantes distribuídas de computação e orquestração de fluxo de trabalho</li> <li>Experiência com infraestrutura de inferência LLM ou produtos de construção em cima de AI e frameworks de agentes generativos</li> <li>Exposição a sistemas de inferência de alto volume, baixa latência ou cargas de trabalho de treinamento distribuídas em larga escala</li> <li>Experiência como uma PM incorporada com uma equipe de engenharia ML em um contexto de tecnologia B2B SaaS ou de alto crescimento</li> Experiência anterior em uma empresa de marketing, ecommerce, ou SaaS com data-forward <li>Familiaridade com a superfície do produto de Klaviyo e o ecossistema de marketing de email/SMS</li> </ul><div class="content-pay-transparency"><div class="pay-input"><div class="description"><p><forte>Massachusetts Requerentes:<br></forte> É ilegal em Massachusetts exigir ou administrar um teste detector de mentiras como uma condição de emprego ou emprego continuado. Um empregador que viole esta lei estará sujeito a sanções penais e responsabilidade civil.</p> <hr> Nossa faixa salarial reflete o custo do trabalho em vários mercados geográficos dos EUA. A faixa mostrada abaixo reflete os salários-alvo mínimos e máximos para a posição em todos os nossos locais americanos. O salário de base oferecido para este cargo é determinado por vários fatores, incluindo as habilidades relacionadas ao emprego do candidato, experiência relevante, educação ou formação e local de trabalho.</p> <p>Além do salário de base, nosso pacote de compensação total pode incluir participação no plano anual de bônus em dinheiro da empresa, compensação variável (OTE) para vendas e funções de sucesso do cliente, equidade, pagamentos de sinal e uma ampla gama de benefícios de saúde, bem-estar e bem-estar com base na elegibilidade. <p>Seu recrutador pode fornecer mais detalhes sobre o salário específico / intervalo OTE para sua localização preferida durante o processo de contratação.</p></div><div class="title">Base Pay Range Para os locais dos EUA:</div><div class="pay-range"><span>$136.000<span><span class="divider">&mdash;</span><span><$204.000 USD</span></div></div></div><div class="content-conclusion"><p><p><<em> Este papel pode exigir até 10% de viagens para fins como nova contratação, trabalho de cliente ou parceiro, se aplicável, reuniões de equipe e eventos do setor. A viagem é coordenada com antecedência.</em></p> <p><forte>Conheça Klaviyo</forte></p> <p>Somos Klaviyo (pronunciado argila-vee-oh). Nós capacitamos os criadores a possuir seu destino, tornando os dados de primeira parte acessíveis e acionáveis como nunca antes. Vemos um potencial ilimitado para a tecnologia que estamos desenvolvendo para nutrir experiências personalizadas no comércio eletrônico e além. Para alcançar nossos objetivos, precisamos de nossa própria equipe de criadores notáveis – companheiros de equipe ambiciosos e colaborativos que se concentrem em nossa estrela norte: encantando nossos clientes. Se você está pronto para fazer o melhor trabalho de sua carreira, onde você será bem-vindo como todo o seu eu desde o primeiro dia e apoiado com benefícios generosos, esperamos que você se junte a nós.</p> <p><em>A fluência da IA em Klaviyo inclui uso responsável de IA (incluindo privacidade, segurança, consciência de viés e humano-no-loop). Fornecemos acomodações conforme necessário. <p><em> Ao participar no processo de entrevista de Klaviyo, você reconhece que leu, compreendeu e aderirá ao nosso(nbsp);<a href=""l" target=" blank" data-saferedirecturl=" Para mais informações sobre como processamos os seus dados pessoais, consulte o nosso Aviso de Privacidade do Requerente</a>.<br></em></p> O Klaviyo está empenhado numa política de igualdade de oportunidades e não discriminação. Não discriminamos com base em raça, etnia, cidadania, origem nacional, cor, religião ou credo religioso, idade, sexo (incluindo gravidez), identidade de gênero, orientação sexual, deficiência física ou mental, estado militar veterano ou ativo, estado civil, registro criminal, genética, retaliação, assédio sexual ou qualquer outra característica protegida pela lei aplicável.</em></p> <div id="1737752197.414839" class="c-virtual list item" data-qa="virtual-list-item" data-item-key="1737752197.414839"> <div class="c-message kit background p-message pane message message c-message kit message" data-qa="message container" data-qa-unprocessed="false" data-qa-placeholder="false"> <div class="c-mensage kit hover" data-qa-hover="true"> <div class="c-mensage kit actions c-message kit actions--default"> <div class="c-mensage kit gutter"> <div class="c-mensage kit gutter right" data-qa="mensage content"> <div class="c-mensage kit blocks c-message kit blocks--rich text"> <div class="c-mensage message blocks c-mes