Machine Learning & Data Engineer

Acerca de CommentSold

CommentSold es el proveedor líder en América del Norte de tecnología de ventas en vivo, altamente calificado por G2. Hemos empoderado a más de 7,000 minoristas pequeños y medianos con nuestras herramientas de ventas en vivo de última generación, facilitando la venta de más de 166 millones de artículos y generando más de $3.8 mil millones en GMV de por vida. Nuestra tecnología ofrece a las empresas y creadores de todos los tamaños soluciones sin igual para brindar experiencias de comercio en video en vivo atractivas a través de múltiples canales de venta.

Con nuestra adquisición de los activos de Popshoplive, CommentSold se ha expandido al comercio directo al consumidor. Popshoplive es un mercado de compras en vivo impulsado por la comunidad que integra social, comercio electrónico y entretenimiento. En 2022, lanzamos Videeo, una tecnología de plugin de comercio en video ligero que permite a cualquier minorista o marca incrustar y transmitir en vivo experiencias de comercio en video en vivo atractivas y con marca en cuestión de días, integrándose perfectamente en su pila de comercio electrónico existente.

Acerca del Rol: Ingeniero de Machine Learning & Data

Estamos buscando un talentoso Ingeniero de Machine Learning & Data para unirse a nuestro equipo de IA y Datos. Este rol crítico implica servir como un experto en ingeniería de datos senior y enlace interdepartamental. Su responsabilidad principal será desarrollar aún más nuestras plataformas existentes, incluyendo tanto almacenes de datos estructurados como grandes lagos de datos no estructurados. Esta posición es completamente remota, basada en Alemania o India, con el requisito de trabajar parcialmente en las zonas horarias EST o CST en los EE. UU.

• Como parte del equipo de IA y Datos, construya una plataforma de datos a nivel de empresa y promueva la democracia y alfabetización de datos dentro de la empresa.
• Desarrollar y mantener el almacén de datos central y sus capas de preparación, supervisar los trabajos de ingesta y ETL para permitir un flujo sin problemas de datos estructurados.
• Escanear fuentes de datos internas y externas para proponer extensiones y actualizaciones para la plataforma de datos. Documentar el diccionario de datos y los procesos de ETL.
• Poseer y actualizar el lago de datos de la empresa en la nube. Integrar seguimiento de eventos y descarga de datos en el lago de datos, incluyendo archivos de texto, imágenes y videos. Asegurar integraciones con puertas de enlace API y servicios consumidores descendentes.
• Diseñar y gestionar integraciones de API y robots de datos automatizados para la ingesta de datos externos. Crear microservicios API internos para facilitar el intercambio de datos entre productos, sistemas y aplicaciones de terceros.
• Integrar modelos de machine learning y visión artificial en las canalizaciones de datos, diseñando el flujo de datos para estos servicios de IA.
• Colaborar estrechamente con los equipos de ingeniería y otros miembros del equipo de datos para dirigir o apoyar proyectos destinados a la creación de herramientas y productos de datos.
• Interactuar con diversas partes interesadas, incluidos líderes de departamentos y altos ejecutivos, para traducir necesidades comerciales en extensiones o adaptaciones de nuestros tesoros internos de datos.

• Licenciatura en Ciencias de la Computación, Machine Learning o Inteligencia Artificial.
• Al menos 5 años de experiencia laboral en Inteligencia de Negocios, Análisis de Datos o roles analíticos similares.
• Capacidad demostrada para trabajar con datos estructurados y no estructurados, incluido la solución de problemas de procesos ETL fallidos o integraciones API.
• Competente en Python (especialmente para manejo de datos).
• Habilidades en Spark o TypeScript son una ventaja.
• Fuerte experiencia en SQL (probada durante el proceso de reclutamiento).
• Bien versado en servicios en la nube de AWS, particularmente en servicios de manejo de datos de AWS, y puede navegar las interdependencias entre componentes individuales.
• Experiencia práctica con implementación de API y transferencia de datos.
• Conocimiento de algoritmos y soluciones de Machine Learning, NLP y Visión Artificial.
• Experiencia con aprendizaje profundo, GAI y automatización de rastreo de datos es una ventaja.
• Excelentes habilidades de diseño