Científico de Datos

Estamos buscando un Científico de Datos con experiencia para unirse a nuestro creciente equipo de aprendizaje automático (ML) en PerfectRec.

Acerca de PerfectRec

PerfectRec es un motor de decisiones impulsado por el aprendizaje automático que se centra en ayudar a las personas a encontrar buenas recomendaciones personalizadas sin necesidad de exhaustivas investigaciones. Nuestros objetivos son conseguir que cada persona obtenga el mejor producto para ella, ahorrando tiempo y dinero. Apuntamos a atraer a miles de millones de usuarios, ahorrarles en conjunto miles de millones de horas en sus búsquedas de productos y proporcionar un valor similar guiando a nuestros usuarios a los productos correctos para ellos al precio más bajo.

Comenzamos con smartphones, laptops y otros productos electrónicos de consumo ya que hay una necesidad inmediata y creciente de recomendaciones confiables para estos productos. Luego planeamos recomendar otros productos como automóviles y ropa, y finalmente nos expandiremos hacia decisiones más complicadas como dónde vivir o trabajar. (Ya que estás leyendo esto, nuestra recomendación no basada en ML es que realmente consideres trabajar aquí.)

Los resultados de búsqueda spam, las falsas críticas y los sitios de afiliados pagados hacen que sea casi imposible obtener una recomendación de producto honesta y relevante. Encontrar el producto correcto para satisfacer tus necesidades únicas es complicado. Tomar una decisión equivocada basada en mala información es una pérdida de tiempo y dinero frustrante. Estamos resolviendo el problema combinando expertos humanos en el área temática con el aprendizaje automático para ayudar a todos, independientemente de su experiencia, a encontrar su producto perfecto de manera rápida. Para hacer esto, guiamos a los usuarios a través de una serie de preguntas sobre lo que están buscando. Después de cada respuesta, compartimos recomendaciones actualizadas y alentamos a responder más preguntas para mejorar aún más nuestras recomendaciones. Obtenemos más información sobre las necesidades específicas de un usuario de nuestras preguntas de opción múltiple rápidas y fáciles que los sitios de comercio electrónico y los motores de búsqueda pueden deducir de las consultas de búsqueda y los datos de navegación pasados. Las respuestas a nuestras preguntas nos permiten hacer mejores recomendaciones adaptadas a las necesidades únicas de cada usuario.

Un pequeño equipo donde puedes tener un gran impacto

PerfectRec es una startup en etapa temprana donde puedes tener un gran impacto. Nuestro equipo fundador tiene experiencia en la creación de startups exitosas en el espacio de comercio electrónico y sistemas de recomendación, así como en la labor en grandes organizaciones, como Google, Amazon, Microsoft y UC Berkeley. Estamos creciendo rápidamente y buscamos personas que estén emocionadas de crear un nuevo producto donde puedan tener un gran impacto. Nuestro equipo está lleno de personas apasionadas por los productos que respaldamos y recomendamos.

Dirigido y financiado por el fundador

Nuestro CEO Joe Golden financió su primera startup, el sitio de comercio electrónico de productos fotográficos personalizados Collage.com, hasta alcanzar unos ingresos de 100 millones de dólares y una exitosa salida en marzo de 2021. Está utilizando los ingresos de esa venta para construir PerfectRec.

Trabajando en PerfectRec

Somos una compañía totalmente remota, por lo que no nos importa dónde vivas siempre y cuando trabajes bien en un entorno remoto y de ritmo rápido.

PerfectRec es un Empleador de Igualdad de Oportunidades. Estamos comprometidos a encontrar los mejores candidatos para cada rol y a darles las herramientas y la orientación que necesitan para tener éxito. Nuestra estructura totalmente remota nos permite reclutar en cualquier parte del mundo, por lo que nuestro talento no se limita a unas pocas grandes ciudades, y nuestra estructura asíncrona permite a nuestro equipo trabajar cuando sea mejor para ellos. Celebramos la diversidad y estamos comprometidos a crear un entorno inclusivo para todos los empleados.

Aprende más sobre cómo trabajamos y nuestros valores diferenciadores.

Lo que harás

En el equipo de ML trabajarás en la mejora y expansión del motor de decisión central que impulsa las recomendaciones en PerfectRec. Lo harás identificando y analizando problemas y oportunidades, explorando soluciones y realizando experimentos, y finalmente escribiendo el código que pone tu solución en práctica y la lleva a los usuarios en vivo. Tu trabajo impactará directamente y mejorará la experiencia del usuario de cualquiera que utilice el servicio PerfectRec y ayudará a innumerables usuarios a encontrar los productos perfectos.

Uno de los áreas en las que trabajarás es investigando y solucionando malas predicciones. Cuando el modelo hace una recomendación no tan perfecta, investigarás a fondo en el modelo por qué ocurrió esto utilizando herramientas de análisis como los valores de Shapley y otros. Identificarás cuál es la causa probable, esto podría ser un problema de datos, una característica o un problema de modelo, entre otras cosas, e implementarás soluciones que solucionen el problema. Después de ejecutar experimentos fuera de línea para confirmar que tu solución funciona, implementarás tus mejoras en producción y verás cómo las recomendaciones mejoran en el sitio en vivo.

• Crear y explorar conjuntos de datos para alimentar recomendaciones, trabajando de cerca con expertos en el área.

• Prototipos de modelos para hacer recomendaciones en nuevos dominios.

• Utilizar las últimas tecnologías de ML como Redes Neurales, Transformadores, XGBoost

• Evaluar y comparar diferentes modelos, analizando sus compensaciones para decidir qué modelo utilizar.

• Agregar nuevas capacidades que son compartidas entre modelos en diferentes categorías.

• Solucionar problemas técnicos en toda la pila y contribuir a todas partes de nuestra base de código, incluyendo la creación de nuestra biblioteca interna de aprendizaje automático.

• Compartir tu experiencia y conocimientos para crecer con el equipo.

• Colaborar con el producto, diseño e ingenieros para entender las necesidades del cliente, diseñar soluciones, prototipar, lanzar e iterar.

• Construir un producto que es genuinamente amado por los usuarios y respeta su tiempo.

Lo que aportarás

• Gran sentido de propiedad. La propiedad es asumir la responsabilidad de los resultados de una tarea o proyecto. Te deleitarás con estas oportunidades de propiedad y te asegurarás de que las tareas, los proyectos o el equipo estén avanzando positivamente.

• Comunicación clara y concisa. Construir software es un deporte en equipo que se basa en gran medida en una excelente comunicación. Serás responsable de una comunicación escrita y verbal clara, reflexiva y concisa. Esto incluye la capacidad de dar y recibir retroalimentación con empatía y comprensión, ya sea en una revisión de código o en una reunión uno a uno.

• Disposición para aprender y enseñar. Siempre estamos evolucionando con nuevas herramientas y prácticas. Estarás dispuesto a saltar y aprender tecnologías desconocidas al mismo tiempo que llevas a otros contigo. La mentoría y ayudar a otros a aprender son partes importantes para lograr esto.

• Resolución creativa de problemas. Crear un motor de decisiones que pueda hacer recomendaciones a través de dominios muy variados es difícil, y los enfoques potenciales son ilimitados. Traerás una mentalidad de investigación y rigor científico para evaluar y explorar soluciones existentes, sugerir nuevos enfoques y ser capaz de construir modelos que los pongan en práctica con éxito.

• Equilibrio entre perfección y pragmatismo. El software tiene muchas compensaciones y formas de resolver problemas. Podrás reconocer y equilibrar las compensaciones entre la salud del sistema a largo plazo y la entrega de valor a los clientes más rápidamente. Tus elecciones de herramientas reflejarán la capacidad de resolver el problema de la mejor manera y no solo la última y la mejor.

Requisitos

Creemos que todos tienen la capacidad de aprender y crecer. Si has usado otras herramientas, idiomas y marcos que son similares a lo que se lista, por favor, ¡postula!

• MSc en un campo relevante (informática, ML, estadística, matemáticas, etc.)

• 2 años de experiencia laboral

• Experiencia aplicando modelos estadísticos y/o aprendizaje automático a problemas del mundo real

• Python o al menos un lenguaje de programación como Java/C/C++

• Conocimiento de técnicas clásicas de aprendizaje automático como clasificación, regresión, regularización y validación cruzada.

• Competente en análisis exploratorio de datos y visualización de datos.

• Excelentes habilidades de trabajo en equipo y comunicación

• Has pensado en los problemas que estamos resolviendo y los encontrarías extremadamente interesantes

Preferido

• PhD

• 3 años o más de experiencia laboral

• Conocimiento de Sistemas de Recomendación

• Experiencia escribiendo código de calidad de producción, utilizando control de versiones, haciendo y revisando solicitudes de extracción

• sklearn, Keras (o otros frameworks de aprendizaje profundo como Tensorflow y PyTorch).

Salario y Beneficios

Creamos en ofrecer una compensación y beneficios generosos adaptados a nuestro lugar de trabajo totalmente remoto. Pagamos bien porque queremos trabajar con personas altamente motivadas que ayudarán a hacer que la empresa tenga éxito.

Rango de pago y nivel de rol

$130,000 - $300,000 en salario y opciones de acciones que se otorgan durante 4 años. Estamos contratando científicos de datos con diferentes niveles de experiencia. La compensación se basa en el historial y la experiencia.

Beneficios

• 100% remoto y sin recortes salariales por costo de vida. Queremos que trabajes donde mejor lo hagas y no vamos a "ajustar" tu pago si te mudas a un lugar con un costo de vida más bajo.

• Pagamos el 100% de tu prima de salud y la de tus dependientes en un plan PPO nacional de alta calidad para empleados con sede en los EE. UU. Para empleados internacionales, trabajaremos contigo si no estás cubierto por tu plan de salud nacional.

• Podrás usar la laptop que mejor te funcione. Tienes la posibilidad de usar la tuya o una de la empresa. Por supuesto, te recomendamos usar nuestro recomendador de laptops para escoger.

• PTO flexible. Confiamos en que cada uno tomará tiempo libre apropiadamente para sí mismo. Somos pro-vacaciones regulares; no tomar descansos regulares no es bueno ni para los individuos ni para el equipo.

• Días de enfermedad sin preocupaciones. Si estás enfermo, tómate el tiempo libre para recuperarte. Solo avisa a tu gerente lo antes posible.