Lead ML Engineer - Recommender Systems (P4190)

В 84.51° мы находимся на передовой использования науки о розничных данных, аналитики и медиа для трансформации покупательских опытов. Наше тесное сотрудничество с The Kroger Co. позволяет использовать огромные наборы данных от более чем 62 миллионов американских домохозяйств для индивидуализации взаимодействия с клиентами с помощью передовых решений, таких как 84.51° Insights и Kroger Precision Marketing. Присоединяйтесь к нашей команде, формирующей будущее электронной коммерции и рекламы в розничной торговле, уже сегодня!

Команда Relevancy в 84.51° дает мощь Kroger — одному из десяти крупнейших интернет-магазинов в США — создавая высоко персонализированные покупательские опыты в сети. Наша команда управляет триллионами предиктивных рекомендаций, актуальными предложениями замен и персонализированными шоппинг-рецептами для миллионов клиентов. Мы ищем инновационного ведущего инженера-машиниста для продвижения нашей миссии в разработке сложных систем поиска и рекомендаций.

• Архитектура систем ML: Разработка комплексных систем машинного обучения; акцент на масштабируемости и интеграции с другими программными компонентами.
• Пайплайны тренировки и инференса: Архитектура пайплайнов для эффективности, обеспечение бесперебойной тренировки и развертывания моделей.
• Оптимизация производительности: Улучшение эффективности модели с акцентом на скорость и управление ресурсами с использованием продвинутых техник оптимизации.
• Разработка/Интеграция API: Управление API для надежного вывода моделей и мониторинга систем.
• Развертывание модели: Лидирование в развертывании моделей ML с использованием последних технологий и фреймворков, таких как Kubernetes и Docker.
• Мониторинг и логирование: Наблюдение за настройкой инструментов мониторинга производительности и поддержание строгого логирования для аудита и отладки моделей.
• Техническое лидерство: Способствование инновациям за счет изучения передовых обновлений машинного обучения и их интеграции в компании.
• Сотрудничество: Тесная работа с межфункциональными командами для беспрепятственной интеграции моделей ML и улучшения инфраструктуры данных.
• Наставничество: Наставничество младших ученых-данных и участ