Walmart er en global detailhandels- og e-handelsvirksomhed, der betjener forbrugere gennem hypermarkeder, lavprisvarehuse, dagligvarebutikker og en online markedsplads. Det brede produktsortiment understøttes af et stort netværk af fysiske butikker, direkte salg til forbrugere samt de logistik- og forsyningskædesystemer, der er nødvendige for at holde varerne i bevægelse gennem hele virksomheden.
Walmart Staff Data Scientist, søgning og anbefalinger
Led udviklingen af systemer til rangering, anbefalinger og generativ AI for Walmarts BuyBox-, søge- og personaliseringsprodukter. Vejled forskning i maskinlæring, eksperimenter og produktionssætning.
USA
Californien143.000 $ – 286.000 $ / år
På arbejdspladsenFuldtidLeadPåkrævet Sprog: engelskDataforskerBeskrivelse
- Udvikl maskinlæringen på tværs af Walmarts BuyBox-, søge- og personaliseringsprodukter.
- Skab moderne løsninger til rangering og anbefalinger ved hjælp af generativ AI og neurale netværk.
- Led initiativer fra forskning og problemformulering til eksperimenter, produktionssætning og løbende forbedringer.
- Vælg datakilder, oprethold datakvalitet, og byg skalerbare modeller til kunde- og forretningsbeslutninger.
- Vejled maskinlæringsarbejdet med rangering af BuyBox-tilbud, Variant Leader Selection, søgning og personalisering.
- Udvikl systemer til rangering og anbefalinger med Learning-to-Rank, deep learning og aktuelle maskinlæringsmetoder.
- Brug generativ AI, store sprogmodeller og neurale netværk til at forbedre rangering, semantisk forståelse, personalisering og kundeoplevelsen.
- Omsæt forskning og nye idéer til skalerbare løsninger i produktion.
- Led projekter gennem problemformulering, modellering, offlineevaluering, A/B-test, produktionssætning og måling af effekt.
- Samarbejd med produkt-, teknik- og analyseteams samt forretningspartnere om strategi og tekniske køreplaner.
- Fastlæg praksis for maskinlæring, giv teknisk retning, og mentorér data scientists.
- Sæt produktionsmodeller i drift, og overvåg dem for at sikre ydeevne og skalerbarhed.
Krav
- Bachelorgrad i statistik, økonomi, analyse, matematik, datalogi, informationsteknologi eller et beslægtet fagområde samt 4 års erfaring med analyserelateret arbejde; eller en kandidatgrad inden for et af disse fagområder samt 2 års erfaring; eller 6 års erfaring inden for analyse eller et beslægtet fagområde.
- Dokumenteret ekspertise inden for maskinlæring, rangering, anbefalingssystemer, informationssøgning og personalisering.
- Gode færdigheder i Python, BigQuery, PySpark, Hive og datavisualiseringsværktøjer.
- Stærkt kendskab til Learning-to-Rank, neurale netværk, embeddings, repræsentationslæring og moderne anbefalingsmetoder.
- Erfaring med at anvende generativ AI og store sprogmodeller på praktiske maskinlæringsproblemer.
- Erfaring med at bygge og sætte datapipelines, MLOps og storskalasystemer til maskinlæring i produktion.
- Kendskab til eksperimenter, A/B-test, statistiske metoder og modelvurdering.
- Evne til at lede komplekse initiativer med uklare rammer og præge den tekniske retning på tværs af teams.
- Stærke kommunikations- og samarbejdsevner på tværs af fagområder.
- Interesse for innovation og anvendt forskning med fokus på målbare kunde- og forretningsresultater i stor skala.
- Arbejdet skal udføres på stedet i Sunnyvale, Californien.
Fordele
- Præstationsbaserede incitamentsbelønninger.
- Matchende indbetalinger til 401(k).
- Aktiekøbsordning.
- Betalt barsels- og forældreorlov.
- Betalt frihed, herunder sygefravær.
- Valg mellem sundhedsordninger.
- Sundheds-, syns- og tanddækning.
- Livsforsikring betalt af virksomheden.
- Orlov til familiepleje.
- Orlov ved dødsfald.
- Orlov til jurytjeneste.
- Stemmeretningsorlov.
- Dækning ved kortvarig og langvarig invaliditet.
- Personalefrabatter.
- Løn under militærorlov.
- Godtgørelse af udgifter til adoption og surrogatmoderskab.
- Ferie, helligdage og anden PTO/PPTO.
- Live Better U, uddannelsesfordele betalt af Walmart, der dækker undervisning, bøger og gebyrer for forløb fra afslutning af gymnasiet til bachelorgrader, engelskundervisning og korte certifikatforløb.