Senior Machine Learning Engineer

О PackageX

PackageX - пионер в разработке передовых решений в логистической отрасли с революционным облачным сервисом на базе API первого уровня. Интегрируя современные API для логистики, приложения и облачные решения, PackageX значительно улучшает опыт разработчиков, эффективность рабочих процессов, взаимодействие с клиентами и прибыльность для розничной и коммерческой сфер. Наша миссия - разработать передовую логистическую инфраструктуру, которая будет служить фундаментальной основой для цифровой цепочки поставок. Как быстро растущий стартап на предварительной серии A, базирующийся в Нью-Йорке, PackageX гордится глобально распределенной командой и поддержкой известных инвесторов, таких как Bullpen Capital, Pritzker Group, Sierra Ventures, Ludlow Ventures, MXV Capital и NSV Wolf Capital.

Обзор позиции: Старший инженер по машинному обучению

Мы ищем старшего инженера по машинному обучению, готового внести свой вклад в расширение продукции PackageX. Идеальные кандидаты должны обладать глубокими знаниями в программировании, сочетая это с значительным опытом в области науки о данных, больших данных и программной инженерии. Эта роль предназначена для тех, кто стремится использовать свой полный потенциал для оказания значительного влияния на компанию.

Основные обязанности:

• Разработать масштабируемое и высокопроизводительное программное обеспечение для улучшения нашей платформы аналитики данных, обогащая ее функциональные возможности отчетности и аналитики.
• Создать надежные фреймворки и сервисы, поддерживающие наши системы машинного обучения и дашборды.
• Сотрудничать с бизнес-пользователями и другими техническими командами в организации.
• Соблюдать лучшие практики кодирования, включая модульное тестирование, рецензирование кода, документирование и т.д.
• Спроектировать и реализовать внутренние улучшения процессов, автоматизируя задачи и оптимизируя структуры данных и инфраструктуру для лучшей масштабируемости.
• Разработать инструменты, анализирующие данные пайплайнов для получения действенных выводов о росте клиентов, улучшении операционной деятельности и других ключевых бизнес-метриках.
• Быстро устранять ошибки и реагировать на запросы на улучшение с минимальным контролем.
• Реализовывать и адаптировать модели данных в сотрудничестве и по согласованию с