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Kohl's
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B2CE-CommerceEinzelhandel
Kohl's ist ein US-amerikanisches Einzelhandelsunternehmen, das ein landesweites Filialnetz mit einer Online-Shopping-Plattform verbindet. Das Sortiment umfasst Bekleidung, Haushaltswaren, Beauty-Produkte und weitere Waren des täglichen Bedarfs, darunter Beauty-Angebote von Sephora im Rahmen der Partnerschaft mit Sephora at Kohl’s. Die Geschäftstätigkeit erstreckt sich über den kundenorientierten Einzelhandel hinaus auch auf Vertriebszentren, Kredit- und Callcenter-Teams sowie Design- und Unternehmensfunktionen. Der Einstellungskontext von Kohl's kann daher Möglichkeiten in den Bereichen Omnichannel-Handel, Filialbetrieb, Fulfillment, Kundenservice und zentrale Einzelhandelsteams umfassen, mit einem erklärten Fokus auf kundenorientierten Service und eine inklusive Arbeitsplatzkultur.
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Stellen im Unternehmen

Manager für Machine-Learning-Operations bei Kohl's, Menomonee Falls vor Ort

Leiten Sie ML-Operations-Ingenieurinnen und -Ingenieure, die eine skalierbare Machine-Learning-Infrastruktur für die Einzelhandelsorganisation von Kohl's unterstützen. Überwachen Sie die Bereitstellung von Produktionsmodellen, Cloud-Tools und Praktiken für den gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus.

USVereinigte StaatenWIWisconsinVor OrtVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischMachine-Learning-Ingenieur
AirflowBigQueryCloudDockerETLGoogle Cloud PlatformJavaKubernetesPythonPyTorchScikit-LearnSparkSQLTensorFlow

Beschreibung

  • Bauen Sie das ML-Operations-Engineering-Team auf und leiten Sie es durch Personalgewinnung, Entwicklung, Coaching, Management und Leistungsbewertung.
  • Steuern Sie die Umsetzung des vollständigen Machine-Learning-Lebenszyklus, einschließlich skalierbarer ETL-Pipelines, der Bereitstellung von Data-Science-Modellen in der Produktion sowie von Cloud-Infrastruktur und -Tools.
  • Legen Sie die Roadmap für Tools im Bereich Machine Learning Engineering und Data Science fest, indem Sie wiederverwendbare Frameworks und standardisierte Implementierungslösungen entwickeln.
  • Untersuchen und prototypisieren Sie fortschrittliche Machine-Learning-Infrastrukturen und unterstützen Sie das Team bei deren Anwendung.
  • Beschleunigen Sie die Umsetzung des Teams, indem Sie Blockaden beseitigen und Entscheidungen vorantreiben.
  • Beraten Sie Data-Science-Managerinnen und -Manager zu Cloud-Tools und Infrastrukturen, die den Machine-Learning-Lebenszyklus unterstützen.
  • Etablieren Sie Best Practices im Engineering und fördern Sie die kontinuierliche Weiterentwicklung durch Schulungen, Coaching, Pair Programming und Code-Reviews.
  • Unterstützen Sie den Aufbau von Monitoring-, Alerting-, Entwicklungs- und automatisierten Test-Frameworks, die Zuverlässigkeit, Leistung und Integrität von Pipelines, Modellen und Infrastrukturen sichern.
  • Dokumentieren und teilen Sie Implementierungen und Best Practices mit Führungskräften in der gesamten Datenorganisation von Kohl's.
  • Verfolgen Sie die Entwicklungen bei Google-Cloud-Platform-Diensten sowie aktuelle Praktiken im Bereich MLE und ML Operations.
  • Übernehmen Sie weitere zugewiesene Aufgaben.

Anforderungen

  • Bachelorabschluss in Data Science, Informatik, Statistik, angewandter Mathematik oder einer vergleichbaren quantitativen Fachrichtung.
  • Mindestens fünf Jahre Erfahrung im Machine Learning Engineering mit nachweislich erfolgreich eigenständig umgesetzten Projekten.
  • Mindestens zwei Jahre Management- oder Führungserfahrung in Data-Science- oder Analytics-Organisationen.
  • Fortgeschrittene Kenntnisse in ML Operations, einschließlich produktiver ML-Systeme, Docker, Kubernetes, CI/CD, Git-basierter Versionsverwaltung, API-Entwicklung, Batch- und Echtzeit-Bereitstellung von Modellen sowie automatisierter Tests.
  • Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Data Scientists bei der Bereitstellung, Skalierung und Operationalisierung produktiver Machine-Learning-Modelle.
  • Fundierte Kenntnisse von Cloud-Plattformen, vorzugsweise Google Cloud Platform, einschließlich Vertex AI, BigQuery und Dataproc.
  • Umfangreiche Kenntnisse in CI/CD- und Infrastructure-as-Code-Praktiken.
  • Sehr gute Kenntnisse in Distributed Computing und Big-Data-Technologien wie Spark, Kubeflow, Airflow und SQL.
  • Fortgeschrittene Python-Kenntnisse und Erfahrung mit Machine-Learning-Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch und scikit-learn.
  • Erfahrung in agilen Umgebungen mit Fokus auf iterative Bereitstellung und kontinuierliche Weiterentwicklung.
  • Kenntnisse in Java oder einer anderen Programmiersprache.
  • Erfahrung im Einzelhandel und E-Commerce.
  • Erfahrung mit Optimierungsmethoden und -tools wie Gurobi, linearer Programmierung und gemischt-ganzzahliger Programmierung.
  • Erfahrung mit agentenbasierten oder agentischen KI-Systemen, einschließlich der Orchestrierung autonomer Workflows oder von LLM-gesteuerten Agenten.

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