Старший инженер по машинному обучению - архитектор данных и аналитических конвейеров

Ваши рабочие дни будут ярче здесь. В компании Workday все началось с разговора за завтраком. Наши основатели встретились в небольшем кафе под солнечным небом Калифорнии и разработали план по революции на рынке корпоративного программного обеспечения. Чем мы отличались на пути к росту - так это нашей культурой, культурой, основанной на принципе приоритетности наших сотрудников. С тех пор счастье, развитие и вклад каждого Workmate стали центральной частью нашего идентичности. Наши Workmates считают, что здоровая, сосредоточенная на сотрудниках и совместная культура является основным рецептом успеха в бизнесе. Поэтому мы заботимся о наших людях, наших сообществах и нашей планете, оставаясь при этом прибыльными. Не скрывайте себя, ведь это делает нас уникальными. Вы можете почувствовать энергию и страсть, которые вдохновляют сделать рабочие дни ярче для всех. Готовы развиваться вместе с нами на следующем этапе нашего пути роста? Принесите ваш яркий внутренний мир и проведите яркий рабочий день здесь. О команде Присоединяйтесь к организации продуктов по работе с талантами в Workday и помогите нам строить удивительные компании через великих людей. Talent - это продуктовая поддержка, которая предоставляет приложения и услуги, позволяющие организациям нанимать, удерживать и раскрывать максимальный потенциал своих сотрудников. В команде Talent ML мы способствуем успеху Pillar, постоянно совершенствуя наши услуги машинного обучения и получая ценные инсайты из данных десятков миллионов пользователей, проводя эксперименты. О роли Мы разрабатываем новый масштабируемый рекомендательный сервис и конвейеры обработки данных и ищем опытного специалиста в области поставки продуктов машинного обучения "от и до". Как технический лидер в команде, вы будете поддерживать лучшие практики в области MLOps, проектировать и создавать ETL-конвейеры, рекомендательные сервисы и эксперименты для улучшения сервиса, алгоритма и модели. Вы также будете наставлять младших инженеров во всех аспектах инженерии машинного обучения. Ключевые обязанности: - Определение и внедрение лучших практик MLOps в команде - Вклад в план развития команды по разработке функционала, получению данных, их обработке, метрикам, проведению экспериментов и data science - Проведение консультаций для менеджеров продуктов по интеграции возможностей ML в их приложения - Ответственность за производительность, масштабирование и постоянное улучшение систем, которые обслуживает команда - Обмен обратной связью по PR, что помогает вам и вашим коллегам совершенствовать свои практики и учиться друг у друга - Самостоятельное определение возможностей ML и предложение решений руководству - Владение документацией по дизайну для новых компонентов ML и улучшений существующих компонентов О тебе Вы должны любить постоянное обучение и верно реагировать на неудачи, особенно если ваши идеи оказываются неверными. Вы должны жаждать ясно ответить на вопрос "Почему?” по каждому проекту. Вы должны быть готовы внести свой вклад во все уровни разработки функций ML, от получения и очистки данных, обучения модели до UX/UI потоков. В сущности, если вам нравится работать в стартапах, то эта возможность для вас. Вы должны быть готовы преодолевать проблемы, какими бы они ни были. Наши проблемы включают масштабируемость и производительность, метрики функции, проверку бизнес-гипотез и аналитические инсайты. Базовые требования: - Бакалавриат или выше в области инженерии, компьютерных наук, физики, математики или аналога - Доказанный опыт обучения, наставничества и ведения по влиянию - 7 или более лет опыта в области применения товаров машинного обучения, включая управление продуктом на этапах дизайна, реализации и производства - 5 или более лет опыта работы с Python (включая NumPy, SciPy, Pandas, pySpark) и Linux - Опыт проведения A/B тестирования - Опыт коммуникации через визуализацию данных - Опыт масштабирования обработки данных для больших наборов данных. Другие требования: - Устойчивость к препятствиям и способность решать проблемы самостоятельно - Опыт построения стандартных процессов в области разработки программного обеспечения, таких как DevOps, MLOps, CI & CD - Необходима продуктово-ориентированная ментальность в первую очередь. Заявление Workday о прозрачности заработной платы Годовые начальные ставки, указанные ниже, представлены для основного места работы и других мест. Диапазоны оплаты труда в Workday могут варьироваться в зависимости от местоположения. На эту роль может распространяться план бонусов Workday или специальная комиссия/бонус, а также годовые обновления в виде акций. Подробную информацию поделится рекрутер в процессе найма. Предложения по компенсации будут основываться на нескольких факторах, таких как география, опыт работы, навыки, обязанности рабочего места, потребности бизнеса и т.д. Дополнительную информацию о совокупных льготах Workday можно узнать здесь. Основное местоположение: CAN.BC.Vancouver Основной диапазон начальной оплаты в Канаде: 144 400 - 216 600 канадских долларов Дополнительный диапазон начальной оплаты на других местах в Канаде: 144 400 - 216 600 канадских долларов Наш подход к гибкой работе С помощью Flex работы мы сочетаем лучшее из обоих миров: общение в реальной жизни и удаленную работу. Этот подход позволяет нашим командам устанавливать связи, поддерживать сильное сообщество и добиваться наилучших результатов. Мы уверены, что гибкость может принимать множество форм, поэтому, вместо того чтобы устанавливать фиксированное количество рабочих дней в офисе каждую неделю, мы проводим по крайней мере половину (50%) своего времени каждый квартал в офисе или на поле с нашими клиентами, потенциальными клиентами и партнерами, в зависимости от роли. Это означает, что у вас будет свобода создавать гибкий график, который соответствует вашим деловым, командным и личным потребностям, будучи в то же время щепетильными в отношении максимального использования времени, проведенного вместе. Те, кто работает из домашнего офиса, также имеют возможность встречаться в наших офисах по значимым поводам. В соответствии с применимым законодательством о Справедливом шансе, Workday будет рассматривать квалифицированных кандидатов с судимостью и арестами. Workday - работодатель, предоставляющий равные возможности для людей с инвалидностью и защищенных ветеранов. Вас рекомендуют на одну из наших вакансий? Если да, спросите вашего сотрудника в Workday о нашем процессе рекомендаций сотрудников!