Lead Data Scientist - Recommendations (applied ML, deep learning, relevance systems)

В Target, компании из списка Fortune 50 с более чем 350,000 сотрудников по всему миру, мы приглашаем вас занять позицию Ведущего специалиста по данным - Рекомендации. Наша цель - улучшать каждодневную жизнь каждой семьи, предлагая бесшовные и радостные опыты как онлайн, так и в магазинах. Мы также посвящены поддержке и развитию сообществ, что лежит в основе нашей деятельности.

В качестве ведущего специалиста по данным вы будете частью нашей внутренней технической команды, в которую входят более 5,000 программистов, специалистов по данным и менеджеров продуктов. Наша команда использует гибкие практики и открытое программное обеспечение для предоставления технологии высочайшего класса гостям и сотрудникам Target. Эта роль включает в себя разработку и внедрение продвинутых предсказательных алгоритмов, оптимизирующих решения в областях Маркетинга, Логистики и Персонализации.

Ваш опыт в области машинного обучения, статистических моделей или других количественных дисциплин будет направлен на разработку и реализацию сложных систем данных, улучшающих технологические возможности Target. Ожидайте взаимодействия с командами Науки о данных, продуктовыми командами и бизнес-партнерами, предлагая трансформационные решения, которые влияют на стратегические решения.

У вас также будет возможность наставничества над младшими членами команды, повышения нашего технологического мастерства и представления достижений и целей вашей команды различным заинтересованным сторонам в Target.

Зарплата: $126,600.00 - $227,900.00, в зависимости от вашего опыта и квалификации плюс комплексные льготы, такие как медицинское, стоматологическое страхование, страхование зрения и жизни. Посетите нашу страницу льгот для получения дополнительной информации: https://corporate.target.com/careers/benefits.

• Минимум 4-летняя степень в количественных дисциплинах (Естественные науки, Технологии, Инженерия, Математика) и более 6 лет профессионального или эквивалентного по отрасли опыта.
• Глубокие знания в Python, SQL и Hadoop/Hive; знакомство со Spark, Scala, R или Java является преимуществом.
• Продвинутое понимание и применение математических и статистических концепций.
• Опыт пр