Machine Learning Engineer : Recommendations (Remote)

Job expired!

Ви захоплюєтеся використанням ШІ для трансформації ландшафту електронної комерції? Приєднуйтеся до Constructor, єдиної платформи пошуку та виявлення продуктів, спеціально розробленої для корпоративної електронної комерції, де конверсії мають значення. Наші рішення з пріоритетом на ШІ дозволяють покупцям легко знаходити бажані продукти, надаючи командам електронної комерції можливість пропонувати високоперсоналізовані враження від покупок, що значно підвищує дохід, коефіцієнти конверсії та прибутки. Ми пишаємося тим, що постійно забезпечуємо підвищення доходу більше ніж на $10М для великих брендів, таких як Sephora, Petco, home24, Maxeda Brands, Birkenstock та The Very Group.

Компанія Constructor, заснована у 2015 році Елі Фінкельштайном та Деном МакКорміком, базується у США і присвячена революціонізації електронної комерції за допомогою передових технологій штучного інтелекту. Щоб дізнатися більше, відвідайте constructor.io.

Наш останній AI Shopping Assistant використовує інноваційні підходи, такі як Retrieval Augmented Generation (RAG) та LLM Agents, встановлюючи новий стандарт для технологій електронної комерції. Це швидкозмінне середовище об'єднує динамічну команду дизайнерів, фул-стек інженерів та інженерів з машинного навчання, які спільно працюють над кількома проєктами. Як член команди, ви будете мати важливу роль у формуванні стратегії продукту та пріоритизації, застосовуючи світові аналітичні, інженерні та методи машинного навчання для вдосконалення та масштабування нашого AI Shopping Assistant.

Розробка та впровадження надійних ML-систем для створення персоналізованих вражень від покупок за допомогою нашого AI Shopping Assistant.
Проєктування та постачання продуктів за допомогою новітніх підходів на базі GenAI, таких як RAG та LLM Agents, для задоволення потреб клієнтів і ефективного збільшення доходів.
Розробка методів оцінки та оптимізації конвеєрів на базі LLM, забезпечуючи міцну основу для покращення бізнес KPI, шляхом перевірки гіпотез.
Оптимізація моделей LLM з відкритим кодом для високого рівня виконання в вузьких доменах, зменшуючи залежність від великих власних моделей.
Участь у стратегічному плануванні, мозкових штурмах та сесіях пріоритизації для вдосконалення нашого продукту.
Співпраця з технічними та нетехнічними партнерами для розробки аналітичних панелей, які комунікуватимуть вплив продукту для зацікавлених сторін.

Глибоке розуміння класичних технік машинного навчання.
Досвід з технологіями великих даних для розробки ML продуктів з кінця в кінець.
Знання обробки природної мови (NLP), особливо підходів на основі трансформерів (бажано).
Володіння Python та досвід асинхронного програмування на Python.
Навички у розробці та підтримці аналітичних панелей для бізнес та ML метрик.
Практичний досвід у проєктуванні, розробці та обслуговуванні реальних сервісів.
Відмінні комунікаційні навички англійською мовою.