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Kohl's
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B2CComercio electrónicoComercio minorista
Kohl's es una empresa minorista estadounidense que combina una red nacional de tiendas con una plataforma de compras en línea. Su surtido abarca ropa, artículos para el hogar, productos de belleza y otras mercancías de uso cotidiano, incluidas las propuestas de belleza de Sephora mediante su colaboración con Sephora at Kohl’s. Las operaciones de la empresa van más allá de la atención directa al cliente e incluyen centros de distribución, equipos de crédito y centros de llamadas, además de funciones de diseño y corporativas. Por ello, el contexto de contratación de Kohl's puede incluir oportunidades relacionadas con el comercio omnicanal, las operaciones de las tiendas, la preparación y distribución de pedidos, el servicio al cliente y los equipos corporativos de retail, con un enfoque declarado en la atención al cliente y una cultura laboral inclusiva.
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Empleos de la empresa

Gerente de Operaciones de Machine Learning en Kohl's, Menomonee Falls Presencial

Lidera a los ingenieros de Operaciones de ML que mantienen una infraestructura de aprendizaje automático escalable para la organización minorista de Kohl's. Supervisa el despliegue de modelos en producción, las herramientas en la nube y las prácticas del ciclo de vida del aprendizaje automático.

USEstados UnidosWIWisconsinPresencialTiempo completoIntermedioSeniorIdioma Obligatorio: inglésIngeniero de aprendizaje automático
AirflowBigQueryDockerETLGoogle Cloud PlatformJavaKubernetesNubePythonPyTorchScikit-LearnSparkSQLTensorFlow

Descripción

  • Construir y liderar el equipo de ingeniería de Operaciones de ML mediante la contratación, el desarrollo, la capacitación, la gestión y la evaluación del desempeño.
  • Guiar la implementación del ciclo de vida completo del aprendizaje automático, incluidos los flujos ETL escalables, el despliegue en producción de modelos de Ciencia de Datos y la infraestructura y las herramientas en la nube.
  • Establecer la hoja de ruta para las herramientas de Ingeniería de Machine Learning y Ciencia de Datos mediante la creación de marcos reutilizables y soluciones de implementación estandarizadas.
  • Investigar y crear prototipos de infraestructura avanzada de aprendizaje automático, y luego guiar al equipo en su aplicación.
  • Acelerar la ejecución del equipo resolviendo bloqueos y promoviendo decisiones.
  • Asesorar a los gerentes de Ciencia de Datos sobre herramientas e infraestructura en la nube que respalden el ciclo de vida del aprendizaje automático.
  • Establecer buenas prácticas de ingeniería y promover el desarrollo continuo mediante capacitación, mentoría, programación en pareja y revisiones de código.
  • Ayudar a crear marcos de monitorización, alertas, desarrollo y pruebas automatizadas que protejan la fiabilidad, el rendimiento y la integridad de los flujos, modelos e infraestructura.
  • Registrar y compartir implementaciones y buenas prácticas con líderes de toda la organización de datos de Kohl's.
  • Dar seguimiento a la evolución de los servicios de Google Cloud Platform y a las prácticas actuales de MLE y Operaciones de ML.
  • Completar otras responsabilidades asignadas.

Requisitos

  • Licenciatura en Ciencia de Datos, Informática, Estadística, Matemáticas Aplicadas o una disciplina cuantitativa comparable.
  • Al menos cinco años de experiencia en Ingeniería de Machine Learning, con un historial de entrega independiente y exitosa de proyectos.
  • Al menos dos años de experiencia en gestión o liderazgo en organizaciones de Ciencia de Datos o Analítica.
  • Experiencia avanzada en Operaciones de ML, incluidos sistemas de ML en producción, Docker, Kubernetes, CI/CD, control de versiones basado en Git, desarrollo de API, servicio de modelos por lotes y en tiempo real, y pruebas automatizadas.
  • Experiencia colaborando con científicos de datos para desplegar, escalar y poner en operación modelos de aprendizaje automático en producción.
  • Amplios conocimientos de plataformas en la nube, preferiblemente Google Cloud Platform, incluidos Vertex AI, BigQuery y Dataproc.
  • Amplios conocimientos de CI/CD y prácticas de infraestructura como código.
  • Dominio de la computación distribuida y de tecnologías de big data como Spark, Kubeflow, Airflow y SQL.
  • Conocimientos avanzados de Python y experiencia con bibliotecas de aprendizaje automático, como TensorFlow, PyTorch y scikit-learn.
  • Experiencia en entornos ágiles centrados en la entrega iterativa y el desarrollo continuo.
  • Dominio de Java u otro lenguaje de programación.
  • Experiencia en comercio minorista y comercio electrónico.
  • Experiencia con métodos y herramientas de optimización como Gurobi, programación lineal y programación entera mixta.
  • Experiencia con sistemas de IA basados en agentes o agentic AI, incluida la orquestación de flujos de trabajo autónomos o agentes impulsados por modelos de lenguaje de gran escala.

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