MACHINE LEARNING ENGINEER – AI/ML (REMOTE WORK OPTION)

NIKE, Inc. a toujours été plus qu'une marque — c'est un endroit où le potentiel est réalisé, les limites sont abolies et les possibilités sont constamment repoussées. Nous recherchons des visionnaires, des leaders et des accomplis prêts à apporter leurs compétences et leur passion à un jeu en constante évolution. Chez NIKE, Inc., la diversité et l'imagination sont célébrées.

Ce poste permet le travail à distance pour les candidats résidant hors du Dakota du Sud, du Vermont et de la Virginie-Occidentale.

Le salaire annuel de base pour ce rôle varie de $82,900.00 à $185,700.00, selon l'emplacement, les qualifications, les compétences et l'expérience.

Notre équipe IA/ML recherche activement plusieurs ingénieurs en apprentissage automatique. Dans ce rôle, vous développerez des systèmes d'analytique avancée qui impactent directement notre entreprise. Vous collaborerez avec des équipes pluridisciplinaires (données, API, infrastructure, sécurité de l'information, ML) pour prendre des décisions basées sur les données au sein de notre organisation.

En travaillant à la convergence de l'apprentissage automatique et de l'ingénierie logicielle (c'est-à-dire MLOps), vous créerez des solutions de haute qualité qui habilitent Nike. Rejoignez d'autres personnes motivées par le défi de construire à partir de zéro, de penser en dehors des sentiers battus et d'appliquer les dernières technologies dans les modèles statistiques, non supervisés, supervisés et d'apprentissage automatique à l'échelle mondiale.

L'IA/ML est un groupe clé au sein des Données et de l'Analytique. Nous avons pour mission de faire évoluer l'apprentissage automatique et l'IA chez Nike. Pour les domaines commerciaux au début de leur parcours analytique, nous intégrons des équipes transversales de data scientists et d'ingénieurs pour développer de nouvelles capacités et résoudre des questions inédites.

Dans les domaines plus établis, nous collaborons étroitement avec des partenaires de plateforme et d'architecture pour améliorer l'apprentissage automatique à grande échelle (par exemple, gestion des modèles, tests A/B, magasins de fonctionnalités).

• Contribuer aux équipes d'ingénierie pluridisciplinaires pour fournir des solutions d'apprentissage automatique pour Nike. Analyser, nettoyer et préparer les données, soutenir des solutions évolutives et suivre la précision, la performance, la pertinence et la fiabilité des modèles.
• Tirer parti des tendances de l'industrie et de la créativité personnelle pour développer des solutions innovantes qui ravissent nos clients.
• Rester à jour avec les tendances de l'industrie et recommander des technologies et produits de pointe en Analytics, Apprentissage Automatique, Intelligence Artificielle et Science des Données.
• Adopter les valeurs fondamentales de Nike dans vos interactions avec vos pairs et les parties prenantes. Communiquez efficacement, créez de la confiance et cultivez des relations solides au sein de l'entreprise.

• Diplôme de licence dans un domaine pertinent tel que l'informatique ou l'ingénierie logicielle, ou expérience équivalente.
• Compréhension de l'apprentissage automatique et de ses applications, en particulier du cycle de vie d'une application ML en production et du rôle de MLOps.
• Capacité à communiquer des sujets techniques de manière claire et à articuler les avantages et les compromis de diverses solutions.
• Expérience de travail dans ou de collaboration avec des équipes distribuées.
• Maîtrise des structures de données, des algorithmes et des solutions de données.
• Expérience avec Python ou d'autres langages utilisés en ML (par exemple, Scala, Julia, C++) et SQL.
• Familiarité avec les technologies ETL, ML, ou d'analytique comme Scikit-learn, Pandas, OpenCV, NumPy, TensorFlow ou des plateformes similaires.
• Connaissance des plateformes de science des données (par exemple, Databricks, SageMaker), des moteurs distribués (par exemple, Spark, AWS cloud), et des pipelines CI/CD et de la conteneurisation est préférable.
• Maîtrise des technologies open-source et des plateformes standardisées en Science des Données, IA et ML.
• Intérêt pour l'IA générative pour accélérer les tâches de développement et de science