Scientifique en Apprentissage Automatique - Début de l'été 2024

Qui Nous Sommes | Science de l'Apprentissage Automatique chez Wayfair

Nous travaillons en étroite collaboration avec les parties prenantes de l'ensemble de l'entreprise pour construire des solutions d'apprentissage automatique évolutives et des plateformes algorithmiques qui génèrent des revenus supplémentaires, améliorent l'expérience client et renforcent la fidélité des clients. Avec plus de 10 flux de travail vastes (Recherche, Tarification, Personnalisation & Recommandations, Merchandising, Marketing, Mesure, B2B, Ventes, Services, et Supply Chain), et plus de 20 sous-équipes spécialisées, les projets sur lesquels nos équipes travaillent ont un impact direct sur nos clients à grande échelle. Prenez par exemple (1) le développement de nouveaux modèles d'apprentissage automatique pour identifier les préférences latentes des clients afin que les meilleurs produits puissent être mis en avant en temps réel pour nos clients, (2) l'optimisation de la rentabilité et de la stratégie d'entreprise en prévoyant correctement la demande future, les coûts et la marge ; Estimer les impacts à long terme sur le comportement des clients des actions à court terme par expérimentation, ou (3) la création de solutions d'apprentissage automatique pour détecter les doublons de produits parmi les millions de produits de notre catalogue et mettre à l'échelle la solution pour gérer les téléchargements en temps réel de nouveaux produits par les partenaires.

Les données sont au cœur de tout ce que nous faisons et il y a très peu de choses chez Wayfair que notre équipe d'apprentissage automatique ne touche pas. Ils travaillent en étroite collaboration avec diverses équipes dans l'entreprise pour construire et mettre à l'échelle des solutions innovantes aux problèmes commerciaux par l'apprentissage automatique. Grâce à une plateforme de tests A/B interne et à des déploiements de code en continu, notre équipe peut rapidement et clairement voir l'impact de son travail sur l'entreprise dans son ensemble et les algorithmes que vous créez auront un impact direct sur l'expérience du client.

Ce Que Vous Ferez | Responsabilités

• Développer et mettre à l'échelle des méthodes d'apprentissage automatique de pointe pour résoudre les problèmes commerciaux de base
• Concevoir et soutenir des plateformes techniques pour nos moteurs algorithmiques pour fonctionner à grande échelle
• Construire des solutions et des pipelines d'apprentissage automatique de bout en bout pour fonctionner en temps réel, mettre à l'échelle les connaissances algorithmiques pour impacter des millions de clients Wayfair
• Prenez en charge l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique, de la conception au prototypage, tests, déploiement et mesure de la valeur commerciale globale générée par votre travail au sein d'une équipe dynamique
• Identifiez de nouvelles opportunités et informations à partir des données (où les modèles peuvent-ils être améliorés ? quel est le ROI projeté d'une modification proposée ?)
• Collaborez avec des data scientists pour créer un code maintenable, évolutif et débogable en apportant de solides pratiques de développement de logiciels
• Travaillez avec une équipe de scientifiques et d'ingénieurs sympathiques et motivés pour construire et mettre à l'échelle des solutions innovantes aux problèmes commerciaux

Ce Dont Vous Aurez Besoin | Qualifications

• Obtention d'un doctorat, ou plus de 3 ans d'expérience pertinente avec un Master/Bac en domaine quantitatif (ingénierie, informatique, économie, etc.)
• Maîtrise du Python ou d'un autre langage de programmation de haut niveau
• Une solide compréhension théorique et une solide expertise pratique dans la mise en production de solutions d'apprentissage par renforcement.
• De solides compétences en communication écrite et orale, capacité à synthétiser des conclusions pour des non-experts, et une préférence générale pour la simplicité
• Curiosité intellectuelle et enthousiasme pour l'apprentissage continu
• Une compréhension équilibrée des fondamentaux de l'apprentissage automatique (tels que l'apprentissage supervisé/non supervisé, les systèmes de recommandation, l'apprentissage par renforcement, l'apprentissage profond, etc.)
• Capacité à prospérer dans un environnement dynamique où il peut y avoir des degrés d'ambiguïté

Apprécié

• Expérience avec l'écosystème Python ML (numpy, pandas, sklearn, XGBoost, etc.) et/ou l'écosystème Apache Spark (Spark SQL, MLlib/Spark ML)
• Familiarité avec GCP (ou AWS, Azure), les cadres de développement de modèles ML, les outils d'orchestration ML (Airflow, Kubeflow ou MLFlow)
• Expérience avec Spark, Kubernetes, Docker serait appréciée

Quel que soit le poste que vous choisirez, vous aurez l'opportunité de jouer un rôle crucial dans une entreprise en croissance tout en bénéficiant d'une grande visibilité auprès de la direction. L'équipe se concentre sur la création de solutions stratégiques qui orientent le comportement des clients, influencent la prise de décision clé et quantifient notre impact dans l'espace e-commerce. Nos employés diversifiés et amusants profitent d'un environnement de fort sentiment de propriété et de rétroaction rapide grâce à la construction, l'expérimentation et l'itération de travaux à fort impact.

Une Note Importante sur la Politique de Présence au Bureau de Wayfair :

Tous les stagiaires, co-ops, et employés de bureau seront en poste en mode hybride. Les employés de l'organisation technologique travailleront au bureau certains jours désignés, mardi, mercredi, et jeudi, et travailleront à distance les 2 autres jours de la semaine.

À ce jour, Wayfair ne propose pas de parrainage pour l'autorisation d'emploi pour ce poste.