Naukowiec od Danych

Naukowiec danych Poszukujemy doświadczonego naukowca danych do wsparcia naszego rozwijającego się zespołu zajmującego się uczeniem maszynowym (ML) w PerfectRec. O PerfectRec PerfectRec to system podejmowania decyzji zintegrowany z uczeniem maszynowym, którego celem jest pomaganie ludziom w otrzymywaniu wysokiej jakości, dostosowanych do ich potrzeb rekomendacji bez konieczności przeprowadzania dogłębnych badań. Naszym celem jest zapewnienie, że każdy uzyska najlepszy produkt dopasowany do jego potrzeb, pozwalając jednocześnie oszczędzić czas i pieniądze. Nasza misja dotyczy miliardów użytkowników na całym świecie, oszczędzając im niezliczone godziny na poszukiwanie produktów i kierując ich w stronę odpowiednich produktów dostosowanych do ich potrzeb w najbardziej rozsądnych cenach. Rozpoczynamy naszą podróż od smartfonów, laptopów i innych urządzeń elektronicznych dla konsumentów z powodu rosnącej konieczności uzyskania wiarygodnych rekomendacji dotyczących tych produktów. Nasza strategia obejmuje rozszerzenie działalności na inne produkty, takie jak samochody i odzież, a w końcu starcia z bardziej skomplikowanymi decyzjami, takimi jak wybory mieszkalne i zawodowe. Poruszanie się wśród wyników wyszukiwania obarczonych spamem, fałszywych opinii i stron afiliacyjnych sprawia, że uzyskanie wiarygodnych i istotnych rekomendacji produktowych jest niemal niemożliwe. Zidentyfikowanie właściwego produktu, który spełni twoje unikalne potrzeby, może być trudne. Podjęcie błędnej decyzji na podstawie błędnych informacji może być frustrującą stratą czasu i pieniędzy. Aby poradzić sobie z tym problemem, łączymy rzeczywiste ludzkie kompetencje z uczeniem maszynowym, aby pomóc wszystkim ludziom - bez względu na ich specjalność - szybko znaleźć idealny produkt. Aby to zrobić, przeprowadzamy użytkowników przez serię pytań dotyczących ich preferencji produktowych. Po każdej odpowiedzi zapewniamy aktualizowane rekomendacje i zachęcamy użytkowników do odpowiedzi na więcej pytań w celu dalszego ulepszenia naszych rekomendacji. Zbieramy więcej informacji o konkretnych wymaganiach użytkownika z naszych szybkich i prostych pytań wielokrotnego wyboru, niż witryny e-commerce i wyszukiwarki mogą wywnioskować z zapytań wyszukiwania i danych o poprzednich odwiedzinach. Mały zespół, w którym możesz mieć duże znaczenie PerfectRec to startup na wczesnym etapie rozwoju z małą kadrą pracowników, gdzie możesz wywrzeć znaczący wpływ. Nasz zespół założycielski składa się z doświadczonych osób, które wcześniej z sukcesem zakładały startupy w sektorze e-commerce i systemów rekomendacyjnych, a także pracowały w dużych korporacjach, takich jak Google, Amazon, Microsoft i UC Berkeley. Szybko się rozwijamy i poszukujemy osób, które chcą zbudować nowy produkt, w którym mogą mieć znaczący wkład. Założony i finansowany przez założyciela Nasz CEO, Joe Golden, samodzielnie finansował swój pierwszy startup, Collage.com, który przekształcił się w udaną platformę e-commerce dla niestandardowych produktów fotograficznych z rocznym przychodem około 100 milionów dolarów przed sprzedażą w marcu 2021 roku. Dochód z tej sprzedaży inwestuje w budowę PerfectRec. Praca w PerfectRec Jesteśmy całkowicie zdalną firmą, dlatego twoja lokalizacja geograficzna jest nieistotna, pod warunkiem że dobrze sprawdzasz się w intensywnym, zdalnym środowisku współpracy. PerfectRec jest zobowiązany do równych szans w zatrudnieniu. Naszym celem jest rekrutacja najlepszych kandydatów na wszystkie stanowiska, dostarczanie im narzędzi i wsparcia potrzebnych do odniesienia sukcesu. Cenimy różnorodność i dążymy do stworzenia otoczenia pracy, w którym każdy pracownik czuje się zaakceptowany. Twoje obowiązki Jako część zespołu ML skupisz się na ulepszaniu i rozwijaniu centralnego silnika podejmowania decyzji, który napędza rekomendacje PerfectRec. Nieprawidłowe prognozy, gdy zostaną zidentyfikowane, będą poprawiane poprzez dogłębne analizowanie modelu przy użyciu narzędzi takich jak wartości Shapley'a, między innymi. Po potwierdzeniu skuteczności swojego rozwiązania za pomocą eksperymentów offline, wprowadzisz swoje ulepszenia do produkcji, zwiększając tym samym jakość rekomendacji na żywym serwisie. Będziesz: - Tworzyć i badać zestawy danych do generowania rekomendacji, pracując blisko z ekspertami z różnych dziedzin. - Tworzyć prototypy modeli do generowania rekomendacji w nowych dziedzinach. - Korzystać z najnowszych technologii ML, takich jak sieci neuronowe, transformatory, XGBoost. - Ewaluować i porównywać różne modele, analizując kompromisy, aby ustalić najlepszy model. - Dodawać nowe wspólne funkcje między modelami w różnych kategoriach. - Rozwiązywać problemy techniczne na całym stosie i przyczyniać się do całej naszej bazy kodu. - Dzielić się swoją wiedzą i doświadczeniem, aby rozwijać się razem z zespołem. - Współpracować z zespołem produktu, designu i inżynierów, aby zrozumieć potrzeby klientów, projektować rozwiązania, tworzyć prototypy, uruchamiać i wprowadzać zmiany. - Budować produkt, który jest naprawdę kochany przez użytkowników i szanuje ich czas. Czego oczekujemy - Silnego poczucia odpowiedzialności. - Jasnej i zwięzłej komunikacji. - Chęci uczenia się i nauczania. - Kreatywnych umiejętności rozwiązywania problemów. - Znalezienie równowagi między doskonałością a pragmatyzmem. Wymagania Zapraszamy do składania aplikacji, jeżeli posiadasz doświadczenie z narzędziami, językami i frameworkami podobnymi do tych, które wymieniliśmy. - Magisterium w odpowiedniej dziedzinie. - 2 lata doświadczenia zawodowego. - Doświadczenie w stosowaniu statystycznych modeli i/lub uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów. - Znajomość Pythona lub co najmniej jednego języka programowania, takiego jak Java/C/C++. - Znajomość klasycznych technik uczenia maszynowego. - Umiejętność przeprowadzania eksploracyjnej analizy danych i wizualizacji danych. - Doskonałe umiejętności pracy zespołowej i komunikacji. Preferowane - Doktorat. - Ponad 3 lata doświadczenia zawodowego. - Znajomość systemów rekomendacyjnych. - Doświadczenie ze sklearn, Keras (lub innymi frameworkami do uczenia głębokiego, takimi jak Tensorflow i PyTorch). Wynagrodzenie i świadczenia Wierzymy w oferowanie hojnych wynagrodzeń i świadczeń odpowiednich dla naszego całkowicie zdalnego miejsca pracy. W związku z tym oferujemy wynagrodzenie w przedziale od 130 000 do 300 000 dolarów, wraz z opcjami na akcje, które są nabywane przez 4 lata. Dodatkowo, opłaty za opiekę zdrowotną są w pełni pokrywane dla pracowników z USA, a dla pracowników międzynarodowych współpracujemy na znalezieniem najlepszego modelu opieki zdrowotnej, jeśli nie jesteś objęty krajowym planem zdrowotnym. Będziesz mógł wybrać laptop, który najbardziej ci odpowiada, a my mamy elastyczną politykę czasu wolnego od pracy.