Ученый в области машинного обучения - Начало лета 2024

Кто мы | Наука машинного обучения в Wayfair Мы активно сотрудничаем со всеми сторонами нашего бизнеса, чтобы создавать масштабируемые решения на основе машинного обучения (ML) и алгоритмические платформы, которые приводят к дополнительному прибыльному доходу, улучшают клиентский опыт и увеличивают лояльность клиентов. Наша команда, состоящая более чем из 20 специализированных подгрупп, работает над проектами, которые напрямую влияют на наших клиентов в большом масштабе. Например, мы разрабатываем уникальные модели машинного обучения для определения скрытых предпочтений клиентов, оптимизации прибыльности и бизнес-стратегии путем точного прогнозирования будущего спроса, расходов и доходности, а также создаем решения на основе машинного обучения для обнаружения дубликатов продукции в нашем каталоге и многое другое. Данные играют ключевую роль во всем, что мы делаем, и наша команда машинного обучения виртуально участвует во всех аспектах работы Wayfair. Они тесно сотрудничают с различными командами в бизнесе для создания и масштабирования инновационных решений бизнес-проблем с использованием машинного обучения. Наша команда может основательно и результативно увидеть эффекты своих действий на компанию, работая с внутренней платформой A/B-тестирования и регулярно развертывая код, и алгоритмы, создаваемые вами, прямо влияют на клиентский опыт. Что вы будете делать | Обязанности - Разрабатывать и масштабировать передовые методы машинного обучения для решения ключевых бизнес-задач - Разрабатывать и поддерживать технические платформы для наших алгоритмических систем, работающих в масштабе - Строить end-to-end решения и pipelines на основе ML для работы в реальном времени, масштабируя алгоритмические достижения и влияя на миллионы клиентов Wayfair - Контролировать полный цикл машинного обучения от концепции до прототипирования, тестирования, развертывания, и оценки общей бизнес-ценности, создаваемой вашей работой в составе динамичной команды - Выявлять новые возможности и инсайты из данных (как можно улучшить модели? Какая ожидаемая доходность от предлагаемой модификации?) - Сотрудничать с data scientists для создания поддерживаемого, масштабируемого и отлаживаемого кода, используя надежные практики разработки программного обеспечения - Сотрудничать с командой увлеченных и дружелюбных ученых и инженеров для создания и масштабирования уникальных решений бизнес-проблем Что вам потребуется | Квалификация - Завершение программы PhD, или более 3 лет соответствующего опыта с уровнем MSc/BaSc в количественной области (инженерия, компьютерные науки, экономика, и т.д.) - Владение Python или другим основным языком программирования - Глубокое теоретическое понимание и значительный практический опыт внедрения решений на основе обучения с подкреплением в производство. - Умение эффективно вести письменную и устную коммуникацию, объяснять свои выводы неспециалистам, и в целом предпочитать простоту - Интеллектуальное любопытство и энтузиазм постоянного обучения - Многоаспектное понимание основ машинного обучения (обучение с учителем/без учителя, системы рекомендаций, обучения с подкреплением, глубокое обучение, и т.д.) - Способность процветать в динамичной среде, где могут быть элементы неопределенности Будет плюсом - Опыт работы с ML эко-системой Python (numpy, pandas, sklearn, XGBoost и т.д.) и/или Apache Spark Экосистемой (Spark SQL, MLlib/Spark ML) - Знакомство с GCP (или AWS, Azure), рамках разработки моделей ML, инструментами оркестровки ML (Airflow, Kubeflow или MLFlow) - Опыт работы со Spark, Kubernetes, Docker будет преимуществом Независимо от занимаемой позиции, вы будете играть ключевую роль в растущем бизнесе, а также взаимодействовать с высоким уровнем исполнительной власти. Наша команда стремится разрабатывать стратегические решения, которые влияют на поведение клиентов и влияют на принятие решений, количественно оценивая наш вклад в сферу электронной коммерции. Нашему разнообразному и захватывающему персоналу нравится чувство собственности и быстрая обратная связь от создания, экспериментирования и улучшения работы с большим влиянием. Важное примечание о политике Wayfair по работе в офисе: Все стажеры, совместные программы и корпоративные сотрудники будут работать в гибком режиме, в офисе и удаленно. Сотрудники технического отдела будут работать в офисе в определенные дни - вторник, среду и четверг, а остальное время - удаленно. На данный момент Wayfair не предоставляет спонсорство для получения разрешения на работу на эту позицию. Помощь для лиц с ограниченными возможностями Wayfair настойчиво стремится предоставить равные возможности для всех людей, включая лиц с ограниченными возможностями. В соответствии с этим, Wayfair предоставит разумные приспособления для известных физических или психических ограничений квалифицированных лиц с ограниченными возможностями, если это не приводит к значительному затруднению бизнес-операций. Если вам необходима разумная адаптация для участия в процессе подачи заявления на работу или интервью, пожалуйста, дайте нам знать, заполнив нашу форму "Приспособления для заявителей". Нужна помощь? Если вам нужна дополнительная информация о подаче заявки на работу в Wayfair, вы можете посетить нашу страницу Часто задаваемые вопросы здесь.