Software Engineer, Machine Learning Leader - Mercari/HR領域新規事業 (Mercari Hallo)

Вступление: Раскрытие потенциала каждого человека

В Mercari нас вдохновляет видение циркуляции всех форм ценности, что создает мир, где каждый может раскрыть свой потенциал. Основанный Шинтаро Ямадой в 2013 году, приложение-рынок Mercari выросло из желания процветать, несмотря на ограниченные глобальные ресурсы, в платформу, соединяющую людей по всему миру.

Узнайте больше о нашей миссии в документе о культуре Mercari.

Мы в Mercari стремимся построить мир, где потенциал ни одного человека не ограничен его происхождением. Инклюзивность и разнообразие - это не просто модные слова, а существенные элементы нашей миссии. Наши практики найма направлены на устранение дискриминации и приветствие участников с различным бэкграундом, которые разделяют наши ценности. Узнайте больше из нашего заявления о Инклюзивности и Разнообразии.

Будучи лидером команды машинного обучения в Mercari Hallo в нашем новом бизнес-направлении HR/Spot Work, вы будете разрабатывать стратегии и координировать работы по созданию PoC (доказательства концепции) и эффективной команды машинного обучения. Ваше лидерство поможет предоставить выдающиеся функции, которые порадуют наших клиентов Mercari Hallo. Откройте для себя подробную информацию о нашей миссии и ценностях здесь.

Основные рабочие обязанности включают в себя:

• Разработка стратегий машинного обучения для бизнес-области работы.
• Создание и руководство командой машинного обучения в области работы.
• Сотрудничество с командами обработки данных и другими командами машинного обучения в рамках группы Mercari.
• Руководство проектами от PoC до продуктизации в соответствии с бизнес-стратегиями.

Лидерство в инициации всей команды машинного обучения для домена HR/Spot Work, инновации безпрецедентных функций и сотрудничество с мультифункциональными командами для повышения вовлеченности пользователей.

• Приверженность миссии и ценностям Mercari.
• Доказанный опыт как лидера команды в организациях машинного обучения.
• Опыт организации машинного обучения "от и до" в масштабе, включая знание фреймворков машинного обучения, таких как TensorFlow, PyTorch, а также библиотек типа scikit-learn, NumPy и pandas.
• С