Principal Applied Scientist - IR (all genders)

L'équipe Discovery de Zalando se consacre à aider les clients dans leur parcours de découverte de la mode, en les aidant à trouver exactement ce qu'ils recherchent. Nous développons actuellement la prochaine génération de nos systèmes de découverte, en utilisant les méthodes de pointe en matière de recherche d'information (IR), y compris les réseaux neuronaux profonds basés sur des transformateurs et les grands modèles de langage (LLM).

En tant que Principal Applied Scientist, vous jouerez un rôle central dans la résolution de problèmes complexes liés à la mode en utilisant des approches innovantes. Vos contributions façonneront notre feuille de route scientifique alors que vous utilisez votre expertise pour mener à bien des projets interservices en collaboration avec plusieurs équipes. En travaillant en étroite collaboration avec les leaders scientifiques de Zalando, vous guiderez une équipe de scientifiques et d'ingénieurs exceptionnels pour développer des modèles et des produits d'apprentissage machine qui améliorent l'expérience de plus de 51 millions de clients.

• Utilisez votre vaste expérience en recherche, déploiement et développement de solutions de machine learning et de deep learning en IR pour enrichir le parcours d'inspiration de millions de clients.
• Collaborez avec plusieurs équipes pour créer une pile scientifique de pointe qui s'aligne avec notre stratégie produit et qui influence les principes architecturaux et de conception.
• Développez des feuilles de route scientifiques à long terme pour aborder des défis complexes dans le domaine de la mode en utilisant des solutions à la pointe de la technologie, garantissant notre position à l'avant-garde de l'innovation en IR.
• Contribuez à nos efforts scientifiques par le biais de revues par pairs internes et de publications externes dans des revues et conférences de premier plan.
• Agissez en tant que mentor pour les scientifiques juniors et seniors, en promouvant la collaboration avec d'autres équipes, et en partageant activement les connaissances au sein de la communauté scientifique de Zalando.
• Établissez des partenariats étroits avec les leaders en science appliquée, les chefs de produit et d'autres parties prenantes pour livrer des solutions avancées en machine learning et découvrir de nouvelles opportunités de croissance.

Nous recherchons des candidats ayant :

• Un doctorat en IR, recherche et recommandation, gestion de l'information et des connaissances, ou des domaines similaires (ou une expérience équivalente) et plus de 6 ans d'expérience industrielle dans les systèmes modernes de IR, en particulier l'IR neuronale.
• Une compréhension complète des composants clés des systèmes IR, y compris le traitement des requêtes, l'indexation et l'évaluation.
• Une capacité prouvée à développer des feuilles de route de recherche à long terme et à appliquer des méthodes scientifiques pour résoudre des problèmes de recherche.
• Une forte inclination vers la collaboration avec les responsables de produit, de science et d'ingénierie pour résoudre les problèmes commerciaux grâce à des solutions scientifiques.
• Une vaste expérience dans la résolution de problèmes réels à grande échelle en utilisant le machine learning, couvrant tout le cycle produit, de l'analyse des problèmes au déploiement et à la maintenance.
• Un fort taux de publication dans des événements de premier plan tels que SIGIR, KDD, WWW, ICLR, NeurIPS, ICML, JMLR, etc.
• Une expérience pratique en deep learning avec une maîtrise de Python et des frameworks comme PyTorch ou TensorFlow. La familiarité avec les LLMs est un plus.
• Une compétence dans les moteurs de recherche en texte intégral tels qu'Elasticsearch, OpenSearch, Apache Lucene est souhaitée.
• Une connaissance des modèles classiques de IR (booléen, vectoriel et probabiliste) est un atout.

• Culture de confiance, d'autonomisation et de retour constructif.
• Engagement envers l'open-source, les meetups, les soirées jeux, et plus de 70 guildes techniques et ludiques internes.
• Partage des connaissances par le biais de tech talks, d'une académie technique interne, de blogs, de démonstrations de produits, de fêtes et d'événements.
• Horaires de travail flexibles (charge de travail de 80-100%).
• Salaire compétitif, actionnariat salarié,