Científico de Aprendizaje Automático - Inicio Verano 2024

Quiénes Somos | Ciencia de Aprendizaje Automático en Wayfair

Trabajamos de cerca con los stakeholders de toda la empresa para crear soluciones escalables de aprendizaje automático (AA) y plataformas algorítmicas que generen ingresos incrementales, mejoren la experiencia del cliente y potencien su lealtad. Con más de 10 amplias líneas de flujo de trabajo (Búsqueda, Precios, Personalización y Recomendaciones, Merchandising, Marketing, Medición, B2B, Ventas, Servicios y Cadena de Suministro), y más de 20 subequipos especializados, los proyectos en los que trabajan nuestros equipos impactan directamente a nuestros clientes a gran escala. Tomemos por ejemplo, (1) el desarrollo de nuevos modelos de aprendizaje automático para identificar las preferencias latentes de los clientes para que los mejores productos puedan ser destacados en tiempo real a nuestros clientes, (2) la optimización de la rentabilidad y la estrategia empresarial mediante la previsión precisa de la demanda futura, los costos y los márgenes; y estimando los impactos a largo plazo en el comportamiento del cliente de las acciones a corto plazo a través de experimentación, o (3) la creación de soluciones de aprendizaje automático para detectar duplicados de productos entre los millones de productos en nuestro catálogo y la escalabilidad de la solución para manejar cargas en tiempo real de nuevos productos por parte de los socios.

Los datos están en el corazón de todo lo que hacemos y hay muy poco en Wayfair que nuestro equipo de Aprendizaje Automático no toque. Trabajan estrechamente con diversos equipos de toda la empresa para construir y escalar soluciones novedosas a problemas empresariales mediante el aprendizaje automático. Con una plataforma de prueba A/B interna y despliegues de código en marcha, nuestro equipo puede ver rápidamente y con claridad el impacto que su trabajo tiene en la empresa en general y los algoritmos que creas impactarán directamente en la experiencia del cliente.

Qué Harás | Responsabilidades

• Desarrollar y escalar métodos de aprendizaje automático de última generación para abordar problemas empresariales centrales
• Diseñar y respaldar plataformas técnicas para que nuestros motores algorítmicos funcionen a gran escala
• Construir soluciones y flujos de trabajo de ML de principio a fin para funcionar en tiempo real, escalando ideas algorítmicas para impactar a millones de clientes de Wayfair
• Propiedad del ciclo de vida completo del aprendizaje automático desde la concepción hasta el prototipado, las pruebas, la implementación y la medición del valor empresarial general impulsado por tu trabajo como parte de un equipo dinámico
• Identificar nuevas oportunidades e ideas a partir de los datos (¿dónde se pueden mejorar los modelos? ¿cuál es el ROI proyectado de una modificación propuesta?)
• Colaborar con científicos de datos para crear código mantenible, escalable y depurable aportando sólidas prácticas de desarrollo de software
• Trabajar con un equipo de científicos y ingenieros amigables y motivados para construir y escalar soluciones novedosas a problemas empresariales

Qué Necesitarás | Calificaciones

• Graduarte de un programa de doctorado, o tener 3+ años de experiencia relevante con una Maestría/Licenciatura en un campo cuantitativo (ingeniería, informática, economía, etc.)
• Competencia en Python u otro lenguaje de programación de alto nivel
• Un sólido entendimiento teórico y una sólida experiencia práctica en la implementación de soluciones de aprendizaje por refuerzo en producción.
• Habilidades de comunicación oral y escrita fuertes, habilidad para sintetizar conclusiones para los no expertos, y una inclinación general hacia la simplicidad
• Curiosidad intelectual y entusiasmo por el aprendizaje continuo
• Un entendimiento completo de los fundamentos del aprendizaje automático (como el aprendizaje supervisado/no supervisado, sistemas de recomendación, aprendizaje por refuerzo, aprendizaje profundo, etc.)
• Capacidad para prosperar en un entorno dinámico donde puede haber grados de ambigüedad

Sería ideal que tuvieras

• Experiencia con el ecosistema ML de Python (numpy, pandas, sklearn, XGBoost, etc.) y/o Ecosistema Apache Spark (Spark SQL, MLlib/Spark ML)
• Familiaridad con GCP (o AWS, Azure), marcos de desarrollo de modelos de ML, herramientas de orquestación de ML (Airflow, Kubeflow o MLFlow)
• Experiencia con Spark, Kubernetes, Docker sería ideal tenerla

No importa el puesto que elijas, tendrás la oportunidad de desempeñar un papel crítico en una empresa en crecimiento mientras también operas con un alto nivel de visibilidad ejecutiva. El equipo está enfocado en crear soluciones estratégicas que dirijan el comportamiento del cliente, influencien la toma de decisiones clave y cuantifiquen nuestro impacto dentro del espacio de comercio electrónico. Nuestros empleados diversos y divertidos disfrutan de un ambiente de fuerte propiedad y retroalimentación rápida de la construcción, experimentación e iteración en trabajos de alto impacto.

Nota importante sobre la política de oficina de Wayfair:

Todos los internos, cooperantes y empleados corporativos estarán en la oficina de forma híbrida. Los empleados de la organización tecnológica trabajarán en la oficina los días designados, martes, miércoles y jueves, y trabajarán de forma remota los otros 2 días de la semana.

En este momento, Wayfair no ofrece patrocinio para la autorización de empleo para este puesto.