Senior Machine Learning Engineer – AI/ML (Remote Work Option)

Job expired!

Empresa: Nike

Ubicación: Remoto (Excluyendo Dakota del Sur, Vermont y Virginia Occidental)

La base salarial anual para este puesto varía desde $99,500.00 en nuestro mercado geográfico más bajo hasta $222,900.00 en nuestro mercado geográfico más alto. El salario real variará según la ubicación, calificaciones, habilidades y experiencia del candidato. Los detalles sobre nuestros beneficios se pueden encontrar aquí.

Estamos buscando activamente contratar varios Ingenieros Senior de Aprendizaje Automático para unirse a nuestro equipo de IA/ML. Como Ingeniero Senior de Aprendizaje Automático dentro del equipo de IA/ML, desarrollarás sistemas de análisis avanzado que impactan directamente en nuestro negocio. Trabajarás en un equipo interdisciplinario (Datos/API/Infra/Infosec/ML) para permitir la toma de decisiones basada en datos en múltiples organizaciones.

Trabajando en la intersección del aprendizaje automático y la ingeniería de software (es decir, MLOps), crearás soluciones de alta calidad que impulsan a Nike. Colaborarás con otros profesionales altamente motivados para construir cosas desde cero, pensando fuera de la caja y empleando las últimas tecnologías en modelos estadísticos, no supervisados, supervisados y de aprendizaje automático a escala global.

Nuestros equipos disfrutan de un entorno colaborativo y académico que apoya el desarrollo de nuevas habilidades, mentoría y compartir conocimientos y software de vuelta a las comunidades de análisis e ingeniería dentro y fuera de Nike. Esta cultura se cultiva mediante la curiosidad intelectual, la diversión, la apertura y la diversidad.

El equipo de IA/ML es un grupo clave dentro de Datos y Análisis en Nike. Tenemos el encargo de escalar el aprendizaje automático y la IA en toda la empresa. Incrustamos equipos interdisciplinarios de científicos de datos e ingenieros para desbloquear nuevas capacidades y responder preguntas previamente no resueltas (o no formuladas) en áreas de negocio que están iniciando su viaje analítico.

En áreas de negocio maduras con equipos de ciencia de datos preexistentes, ayudamos a escalar el aprendizaje automático adjuntando escuadrones de ingeniería para aumentar su capacidad para cumplir con el negocio. Además, colaboramos estrechamente con socios de plataformas y arquitecturas para desarrollar capacidades que simplifiquen el aprendizaje automático a escala dentro de Nike (por ejemplo, gestión de modelos, pruebas A/B, almacenes de características).

  • Servir como un miembro integral de un equipo de ingeniería multifuncional que entrega soluciones que desbloquean el aprendizaje automático para Nike.
  • Analizar y perfilar datos para descubrir insights en apoyo de soluciones escalables, limpiar, preparar y verificar la integridad de los datos para el análisis y la creación de modelos.
  • Rastrear la precisión, el rendimiento, la relevancia y la fiabilidad del modelo.
  • Aplicar varios métodos de aprendizaje automático y filtrado colaborativo a conjuntos de datos.
  • Ayudar en la construcción de APIs y bibliotecas de software que apoyen la adopción de modelos en producción.
  • Aprovechar las tendencias de la industria y la creatividad personal para desarrollar soluciones innovadoras, deleitando a nuestros clientes en su misión de servir a los atletas*.
  • Mantenerse al día con las tendencias de la industria y recomendar tecnologías relevantes en Análisis, Aprendizaje Automático, Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos.
  • Adoptar e incorporar los valores fundamentales de Nike (Máximas) en tu trabajo e interacciones con colegas y partes interesadas. Comunicarte eficazmente, generar confianza y mantener relaciones sólidas en toda la empresa.
  • Más de 3 años de experiencia en Ingeniería de Aprendizaje Automático o Ingeniería de Software con una licenciatura relevante, o experiencia equivalente.
  • Comprensión del Aprendizaje Automático y su ciclo de vida, incluido el papel de MLOps en el desarrollo de modelos desde la experimentación hasta la producción y la medición.
  • Capacidad para comunicar temas técnicos de manera clara en formas escritas, orales y visuales.
  • Experiencia trabajando en o colaborando con un equipo parcialmente o totalmente distribuido.
  • Fuerte comprensión de estructuras de datos, algoritmos y soluciones de datos.
  • Experiencia aplicando Python (o lenguajes