Machine Learning Engineer

Strava est la communauté numérique de premier plan pour les individus actifs, avec plus de 125 millions d'athlètes dans plus de 190 pays. Notre plateforme offre une vue d'ensemble de votre style de vie actif, quel que soit votre emplacement, sport préféré ou appareil. Tout le monde a une place sur Strava en menant une vie active.

Ce poste fait partie de notre équipe d'IA et de Machine Learning, qui développe les modèles ML alimentant les expériences produit essentielles sur Strava. Ces modèles améliorent la personnalisation, les recommandations, la modélisation de croissance, l'analyse d'activité, la recherche, et d'autres éléments essentiels de l'écosystème Strava.

Nous embauchons un ingénieur ML full-stack qui travaillera sur tous les aspects du pipeline ML : de la création de prototypes de modèles et leur déploiement à la construction des pipelines de données de production, en passant par l'écriture de code backend de production et la gestion des opérations de développement en production.

C'est un rôle hybride basé dans notre bureau de San Francisco. Pour des détails sur la rémunération et les avantages, veuillez cliquer ici.

Pourquoi vous allez adorer cette opportunité :

• Collaborer à l'intersection de l'IA et du fitness pour créer des produits utilisés par des millions de personnes actives dans le monde entier
• Diriger des projets clés alimentés par ML, du prototypage initial à la production
• Rejoindre une équipe hautement collaborative avec des niveaux d'expérience divers
• Explorer le vaste ensemble de données de Strava pour découvrir des solutions ML uniques

Vous réussirez ici en :

• Étant passionné par votre travail et en contribuant positivement à la culture et aux valeurs inclusives et collaboratives de Strava
• Travaillant en étroite collaboration avec les équipes produits pour concevoir, développer et livrer des projets
• Possédant votre travail de bout en bout et étant responsable des résultats
• Adoptant une mentalité de croissance et en apprenant de nouvelles compétences de manière proactive
• Mentorant d'autres ingénieurs ML de l'équipe

Nous sommes enthousiastes à votre sujet parce que vous :

• Avez de l'expérience dans la construction, le déploiement et le support de modèles ML en production à grande échelle
• Maîtrisez l'analyse exploratoire de données et le prototypage de modèles utilisant Python, R, Scikit-learn, Pandas, Numpy, PyTorch, SageMaker et plus encore
• Avez de l'expérience avec les pipelines de données utilisant des technologies big data telles que Spark, Hadoop, EMR, SQL et Snowflake
• Avez de l'expérience dans l'excellence opérationnelle des modèles ML en production, avec des meilleures pratiques telles que la reformation automatique des modèles, la surveillance des performances et la journalisation des fonctionnalités
• Avez développé des services cloud backend dans un environnement de production en utilisant des langages tels que Ruby, Java, Scala, Python, Go et des outils AWS

Strava, signifiant « s'efforcer » en suédois, reflète notre éthique. Nous nous consacrons à connecter les athlètes avec ce qui les motive, en les aidant à atteindre leurs meilleurs niveaux personnels. Avec des milliards de téléchargements d'activités du monde entier, nous visons à être le registre de toutes les activités athlétiques et à fournir la technologie qui rend chaque effort compte.

Nous créons des logiciels qui améliorent la meilleure partie de la journée de nos athlètes. Aussi engagés que nous sommes à débloquer leur potentiel, nous sommes tout aussi dévoués à offrir un environnement de travail inclusif où nos employés peuvent grandir. Soutenus par Sequoia Capital, Madrone Partners, et Jackson Square Ventures, nous nous développons pour mieux servir notre communauté mondiale d'athlètes.

Notre culture reflète notre communauté. Nous nous efforçons continuellement d'embaucher et de faire participer des coéquipiers diversifiés de tous horizons, expériences et perspectives, sachant que nous sommes plus forts ensemble. Malgré les défis mondiaux, nous maintenons une culture positive et nous nous engageons à devenir une entreprise antiraciste. Notre approche centrée sur