Науковець з машинного навчання - Початок літа 2024

Хто ми | Наука машинного навчання в Wayfair Ми активно співпрацюємо з зацікавленими сторонами по всьому нашому бізнесу для створення масштабованих рішень з машинного навчання (ML) та алгоритмічних платформ, які збільшують додатковий дохід, покращують досвід користувачів і підвищують лояльність клієнтів. З понад 10 широких робочих напрямків (Пошук, Ціноутворення, Персоналізація та рекомендації, Торгівля, Маркетинг, Вимірювання, B2B, Продажі, Послуги та Ланцюг поставок) і більш ніж 20 спеціалізованих підкоманд, наші проекти напряму впливають на наших клієнтів великими масштабами. Наприклад, ми розробляємо унікальні моделі машинного навчання для виявлення прихованих переваг клієнтів, оптимізації прибутковості та бізнес-стратегії, точного прогнозування майбутнього попиту, витрат і маржі, а також створюємо рішення з машинного навчання для виявлення дублікатів товарів у нашому каталозі та інше. Дані є невід'ємною частиною всього, що ми робимо, і наша команда з машинного навчання відіграє важливу роль практично у всіх аспектах Wayfair. Вони тісно співпрацюють з різними командами по всьому бізнесу для створення та масштабування інноваційних рішень для проблем бізнесу з використанням машинного навчання. З власною платформою A/B тестування та регулярними розгортаннями коду, наша команда може швидко та зрозуміло оцінювати вплив своєї роботи на компанію, а алгоритми, які ви створюєте, будуть напряму впливати на досвід користувачів. Що ви будете робити | Обов'язки - Розробляти та масштабувати передові методи машинного навчання для вирішення основних бізнес-проблем - Займатися інжинірингом та підтримкою технічних платформ для наших алгоритмічних двигунів для роботи в найбільшому масштабі - Будувати ML рішення та конвеєри для роботи в реальному часі, масштабуючи алгоритмічні інсайти для впливу на мільйони клієнтів Wayfair - Контролювати повний життєвий цикл машинного навчання від концепції до прототипу, тестування, розгортання та оцінки загальної бізнес-цінності, згенерованої вашою роботою, як частина динамічної команди - Виявляти нові можливості та висновки з даних (як можна покращити моделі? яка очікувана прибутковість від пропонуємої модифікації?) - Співпрацювати з дата-сайнтистами для створення підтримуваного, масштабованого та налагоджуваного коду за допомогою надійних практик розробки програмного забезпечення - Співпрацювати з командою мотивованих та приязних вчених та інженерів для створення та масштабування унікальних рішень для проблем бізнесу Що вам потрібно | Кваліфікація - Випускник програми PhD або 3+ років відповідного досвіду з MSc/BaSc у кількісній галузі (інженерія, комп'ютерні науки, економіка тощо.) - Володіння Python або іншою основною мовою програмування - Глибоке теоретичне розуміння та значний практичний досвід впровадження рішень з підсилення навчання в продукцію. - Ефективні навички писемного і усного комунікування, здатність пояснювати висновки для неекспертів та в цілому надавати перевагу простоті - Інтелектуальна цікавість та ентузіазм щодо постійного навчання - Багатогранне розуміння основ машинного навчання (навчання з учителем/без учителя, системи рекомендацій, підсилення навчання, глибоке навчання тощо.) - Здатність процвітати в динамічному середовищі, де можуть бути елементи неясності Бажано мати - Досвід роботи з Python ML екосистемою (numpy, pandas, sklearn, XGBoost, о.т.і.) та/або Apache Spark Ecosystem (Spark SQL, MLlib/Spark ML) - Знайомство з GCP (або AWS, Azure), рамками розробки ML-моделей, інструментами оркестрації ML (Airflow, Kubeflow або MLFlow) - Досвід роботи зі Spark, Kubernetes, Docker буде великим плюсом. Незалежно від посади, ви будете виконувати важливу роль в розвиваючомуся бізнесі, а також взаємодіяти з високим виконавчим впливом. Наша команда прагне розвивати стратегічні рішення, які впливають на поведінку клієнтів та впливають на прийняття рішень, кількісно вимірюючи наш вплив у сфері електронної комерції. Наш співробітники насолоджуються сильним почуттям власності та швидким відгуком від створення, експериментування та вдосконалення високої якості роботи. Важлива примітка щодо політики Wayfair щодо роботи в офісі: Усі стажери, співробітники на період навчання та корпоративні співробітники будуть працювати у гібридному режимі, в офісі та дистанційно. Співробітники відділу технологій будуть працювати на території офісу в певні дні - вівторок, середу та четвер - і працювати на відстані решту тижня. На цей час, Wayfair не надає спонсорства для отримання дозволу на роботу на цій посаді. Допомога особам з інвалідністю Wayfair рішуче присвячений наданню рівних можливостей для всіх осіб, включаючи осіб з інвалідністю. Відповідно, Wayfair надасть розумні поблажки для фізичних або психічних обмежень кваліфікованих осіб з інвалідністю, якщо це не призведе до значного тягаря для бізнес-операцій. Якщо вам потрібна розумна поблажка для участі в процесі подачі заявки на роботу або співбесіди, будь ласка, повідомте нас, заповнивши нашу форму для заявників про поблажки. Потрібна допомога? Якщо вам потрібна додаткова інформація про подачу заявки на роботу у Wayfair, ви можете відвідати нашу сторінку FAQ тут.