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

Entreprise : Nike

Lieu : Télétravail (sauf Dakota du Sud, Vermont et Virginie-Occidentale)

Le salaire annuel de ce poste varie de 99 500,00 $ dans notre marché géographique le plus bas à 222 900,00 $ dans notre marché géographique le plus élevé. Le salaire réel variera en fonction du lieu de résidence, des qualifications, des compétences et de l'expérience du candidat. Les détails sur nos avantages peuvent être trouvés ici.

Nous cherchons activement à embaucher plusieurs Ingénieurs en apprentissage automatique senior pour rejoindre notre équipe AI/ML. En tant qu'ingénieur en apprentissage automatique sénior au sein de l'équipe AI/ML, vous développerez des systèmes d'analyses avancées ayant un impact direct sur notre entreprise. Vous travaillerez au sein d'une équipe interdisciplinaire (Données/API/Infrastructures/Sécurité informatique/ML) pour permettre la prise de décisions basées sur les données à travers plusieurs organisations.

Travaillant à l'intersection de l'apprentissage automatique et de l'ingénierie logicielle (c'est-à-dire MLOps), vous créerez des solutions de haute qualité qui dynamisent Nike. Vous collaborerez avec d'autres professionnels hautement motivés pour construire des éléments de zéro, en pensant de manière novatrice, et en utilisant les dernières technologies dans les modèles statistiques, non supervisés, supervisés et d'apprentissage automatique à l'échelle mondiale.

Nos équipes apprécient un environnement collaboratif et académique qui soutient le développement de nouvelles compétences, le mentorat, et le partage des connaissances et des logiciels au sein et en dehors des communautés d'analyses et d'ingénierie de Nike. Cette culture est cultivée par la curiosité intellectuelle, le plaisir, l'ouverture et la diversité.

L’équipe AI/ML est un groupe clé au sein des Données et Analyses chez Nike. Nous avons pour mission de rendre l'apprentissage automatique et l'IA accessibles à l'ensemble de l'entreprise. Nous intégrons des équipes interdisciplinaires de data scientists et d'ingénieurs pour débloquer de nouvelles capacités et répondre à des questions inexplorées (ou non posées) dans des domaines d'affaires au début de leur parcours d'analyse.

Dans les domaines d'affaires matures avec des équipes de data science déjà existantes, nous aidons à étendre l'apprentissage automatique en attachant des équipes d'ingénierie pour accroître leur capacité à fournir des solutions pour l'entreprise. De plus, nous collaborons étroitement avec des partenaires de plateforme et d'architecture pour développer des capacités qui simplifient l'apprentissage automatique à l'échelle chez Nike (par exemple, la gestion des modèles, les tests A/B, les magasins de fonctionnalités).

• Servir comme un membre intégral d'une équipe d'ingénierie multifonctionnelle fournissant des solutions qui débloquent l'apprentissage automatique pour Nike.
• Analyser et profiler des données pour découvrir des insights en soutien de solutions évolutives, nettoyer, préparer et vérifier l'intégrité des données pour l'analyse et la création de modèles.
• Suivre la précision, la performance, la pertinence et la fiabilité des modèles.
• Appliquer diverses méthodes d'apprentissage automatique et de filtrage collaboratif aux ensembles de données.
• Aider à la construction d'API et de bibliothèques logicielles soutenant l'adoption de modèles en production.
• Tirer parti des tendances industrielles et de la créativité personnelle pour développer des solutions innovantes, ravissant nos clients dans leur mission de servir les Athlètes*.
• Se tenir à jour avec les tendances de l'industrie et recommander des technologies pertinentes en analyses, apprentissage automatique, intelligence artificielle et sciences des données.
• Adopter et incarner les valeurs fondamentales de Nike (Maxims) dans votre travail et vos interactions avec les pairs et les parties prenantes. Communiquer efficacement, bâtir la confiance et maintenir des relations solides à travers l'entreprise.

• 3+ années d'expérience en ingénierie ML ou ingénierie logicielle avec un diplôme pertinent de niveau licence, ou expérience équivalente.
• Compréhension de l'apprentissage automatique et de son cycle de vie, y compris le rôle du MLOps dans le développement de modèles de l’expérimentation à la