Data Scientist

Возможности для Карьеры Дата-Сайентиста в Sobeys Inc.

Идентификатор заявки: 183217
Группа карьеры: Карьеры в корпоративном офисе
Категория работы: Аналитика данных - Маркетинг
Требования к командировкам: 0 - 10%
Тип работы: Полный рабочий день
Страна: Канада (CA)
Провинция: Онтарио
Город: Торонто

Начните свою успешную карьеру с Sobeys Inc., признанной одной из 100 лучших работодателей Канады. В Sobeys ваши таланты способствуют нашему непоколебимому стремлению к совершенству и положительному влиянию на общество. Присоединяйтесь к нашей семье из 131 000 сотрудников и франчайзинговых партнеров, все они стремятся предоставить нашим клиентам исключительный опыт покупок и отличные продукты.

Как гордая канадская компания, Sobeys началась в Новой Шотландии и выросла до более чем 1600 магазинов по всем 10 провинциям. Независимо от того, знаете ли вы нас как Sobeys, Safeway, IGA, Foodland, FreshCo, Thrifty Foods или Lawtons Drug Stores, мы едины как одна большая семья.

Готовы Внести Свой Вклад?

Команда анализа данных Sobeys находится на переднем крае инноваций в ритейле. Мы — многопрофильная команда дата-сайентистов, инженеров, разработчиков и аналитиков, которые разрабатывают, развивают и внедряют высокоэффективные, масштабируемые решения на основе ML/AI. Наша работа трансформирует то, как Sobeys и её партнёрские организации взаимодействуют с клиентами и управляют своим бизнесом.

Мы используем новейшие облачные технологии и передовые аналитические техники, чтобы связать данные о поведении клиентов с бизнес-процессами. Наши инсайты увеличивают вовлеченность клиентов, рост продаж и прибыльность, непосредственно влияя на повседневную жизнь миллионов канадских потребителей.

Обязанности

• Исследование, создание, обучение, развертывание и мониторинг моделей машинного обучения (ML).
• Сотрудничество с инженерами машинного обучения (MLE), дата-инженерами (DE) и другими дата-сайентистами для создания и управления полными ML-пайплайнами в облачной среде разработки Azure.
• Написание кода для продакшена и участие в процессах рецензирования кода.
• Работа с MLE для масштабирования, автоматизации и оптимизации ML-пайплайнов.
• Сотрудничество с DE над процессами ETL в среде больших данных, включающей миллиарды строк ритейловых данных.
• Взаимодействие с различными бизнес-заинтересованными сторонами для понимания их потребностей и разработки решений с использованием машинного обучения и передовых аналитических техник.
• Создание дашбордов в сотрудничестве с BI-командой для мониторинга производительности ML-систем.

Квалификации

• Магистр или выше в области компьютерных наук, инженерии, статистики, математики или смежной области.
• 3+ лет опыта в внедрении методов измерения, особенно байесовской парадигмы для A/B-тестирования в ритейле с использованием таких фреймворков, как PyMC.
• 3+ лет опыта работы с моделями маркетингового микса в ритейле или аналогичных условиях.
• 3+ лет практического опыта работы с полными алгоритмами машинного обучения в облачной или распределенной среде с использованием Python.
• Опыт работы с распределенными платформами ML, такими как MLFlow, TensorFlow или PyTorch с использованием GPU в облачных средах.
• 3+ лет работы с большими наборами данных с использованием Spark.
• Профессиональное знание облачных CI/CD-сред, таких как Azure DevOps или Airflow.
• Доказанная способность к взаимодействию с