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

Firma: Nike

Lokalizacja: Zdalnie (z wyjątkiem Dakoty Południowej, Vermont i Wirginii Zachodniej)

Roczne wynagrodzenie podstawowe na tym stanowisku waha się od 99 500,00 USD w naszym najniższym regionie geograficznym do 222 900,00 USD w naszym najwyższym regionie geograficznym. Rzeczywiste wynagrodzenie będzie się różnić w zależności od lokalizacji kandydata, kwalifikacji, umiejętności i doświadczenia. Szczegóły dotyczące naszych świadczeń można znaleźć tutaj.

Aktywnie poszukujemy kilku Starszych Inżynierów Uczenia Maszynowego, którzy dołączą do naszego zespołu AI/ML. Jako Starszy Inżynier Uczenia Maszynowego w zespole AI/ML będziesz rozwijać zaawansowane systemy analityczne, które bezpośrednio wpływają na naszą działalność. Będziesz pracować w zespole międzydyscyplinarnym (Dane/API/Infrastruktura/Bezpieczeństwo/ML), aby umożliwić podejmowanie decyzji opartych na danych w wielu organizacjach.

Pracując na styku uczenia maszynowego i inżynierii oprogramowania (tj. MLOps), stworzysz wysokiej jakości rozwiązania napędzające Nike. Będziesz współpracować z innymi wysoko zmotywowanymi profesjonalistami, aby budować rzeczy od podstaw, myśleć nieszablonowo i stosować najnowsze technologie w modelach statystycznych, nadzorowanych, nienadzorowanych i uczenia maszynowego na skalę globalną.

Nasze zespoły czerpią przyjemność z pracy w środowisku współpracującym i naukowym, które wspiera rozwój nowych umiejętności, mentoring i dzielenie się wiedzą i oprogramowaniem z lokalnymi i zewnętrznymi społecznościami analitycznymi i inżynierskimi. Tę kulturę kształtuje intelektualna ciekawość, zabawa, otwartość i różnorodność.

Zespół AI/ML jest kluczową grupą w dziale Danych i Analityki w Nike. Naszym zadaniem jest skalaowanie uczenia maszynowego i AI w całej firmie. Wprowadzamy zespoły międzydyscyplinarne danych i inżynierów, aby odblokować nowe możliwości i odpowiadać na wcześniej nierozwiązane (bądź nigdy nie zadane) pytania w obszarach biznesowych na wczesnym etapie ich podróży analitycznej.

W dojrzałych obszarach biznesowych z istniejącymi zespołami nauki o danych, pomagamy skalać uczenie maszynowe poprzez dodanie zespołów inżynieryjnych, aby zwiększyć ich zdolność do dostarczania rozwiązań dla biznesu. Dodatkowo, ściśle współpracujemy z platformami i partnerami architektonicznymi, aby rozwijać możliwości upraszczające uczenie maszynowe na dużą skalę w Nike (np. zarządzanie modelami, testowanie A/B, sklepy z funkcjami).

• Pełnienie roli integralnego członka wielofunkcyjnego zespołu inżynierskiego dostarczającego rozwiązania odblokowujące uczenie maszynowe dla Nike.
• Analiza i profilowanie danych w celu odkrycia wniosków wspierających skalowalne rozwiązania, oczyszczanie, przygotowywanie i weryfikacja integralności danych do analizy i tworzenia modeli.
• Śledzenie dokładności, wydajności, relewantności i niezawodności modeli.
• Zastosowanie różnych metod uczenia maszynowego i filtrowania kolaboratywnego do zbiorów danych.
• Pomoc w budowaniu API i bibliotek oprogramowania wspierających adaptację modeli w produkcji.
• Wykorzystywanie trendów rynkowych i osobistej kreatywności