Etsy
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Etsy es un mercado global de comercio electrónico donde emprendedores creativos venden productos únicos, como artículos hechos a mano, vintage y de artesanía, a compradores de todo el mundo. Fundada en 2005, la empresa desarrolla las herramientas y la tecnología del mercado para apoyar a su comunidad de vendedores y compradores, mientras trabaja para mantener el comercio en un ámbito humano. Etsy pone énfasis en la sostenibilidad, la diversidad, la equidad y la inclusión, y ofrece modalidades de trabajo flexibles a medida que amplía sus equipos en las áreas del mercado, el comercio minorista y la tecnología.

Ingeniero/a de Machine Learning, Búsqueda, Anuncios y Recomendaciones — Etsy Híbrido

Desarrolla y opera sistemas de machine learning que impulsan la búsqueda, la publicidad y las recomendaciones en el marketplace global de Etsy. Gestiona los modelos desde las canalizaciones de datos y la experimentación hasta el despliegue en producción y la optimización.

Descripción

  • Desarrollar sistemas de machine learning centrados en el usuario para el marketplace bilateral de Etsy
  • Gestionar modelos en las canalizaciones de datos y características, el entrenamiento, la evaluación y el servicio en producción
  • Evaluar el rendimiento de los modelos mediante pruebas A/B en vivo en Etsy.com y la aplicación de Etsy
  • Utilizar machine learning, deep learning y recuperación de información para mejorar la relevancia, la personalización y la interacción de compradores y vendedores
  • Crear prototipos, optimizar y desplegar modelos de machine learning a escala
  • Planificar y realizar experimentos A/B en línea y fuera de línea
  • Diagnosticar y resolver problemas complejos en el comportamiento de modelos y sistemas
  • Supervisar el rendimiento del producto e impulsar mejoras con socios de producto y analítica
  • Colaborar con ingenieros de software, científicos aplicados, científicos de datos, responsables de producto, diseñadores y socios de analítica
  • Según la asignación al equipo, desarrollar capacidades de recuperación y clasificación para búsquedas patrocinadas, asignación de anuncios, modelado de usuarios, clasificación personalizada, optimización multiobjetivo, predicción de intención, recuperación con codificadores duales e híbrida, e indexación y servicio a gran escala
  • Reportar al responsable de ingeniería del equipo asignado

Requisitos

  • Experiencia como ingeniero/a de machine learning sénior o de nivel staff
  • Uso demostrado de métodos estadísticos y de machine learning para resolver problemas prácticos
  • Dominio o experiencia en recuperación de información, búsqueda, recomendaciones, publicidad, procesamiento del lenguaje natural, deep learning, aprendizaje multimodal o aprendizaje por refuerzo
  • Experiencia práctica entrenando, desplegando, supervisando, depurando y mejorando sistemas de machine learning en producción para búsqueda, recomendaciones o publicidad
  • Experiencia en producción desarrollando sistemas de machine learning a gran escala con Python, Java, Scala u otros lenguajes comparables
  • Experiencia con frameworks modernos de machine learning como PyTorch o TensorFlow/TFX
  • Capacidad para escribir y manipular datos a gran escala
  • Capacidad para producir código claro, probado y mantenible
  • Capacidad para definir requisitos y liderar un equipo desde el diseño hasta la entrega
  • Máster o doctorado en informática o una disciplina de ingeniería relacionada, con al menos dos años de experiencia aplicada en machine learning, o experiencia equivalente
  • Debe vivir a una distancia razonable para desplazarse a la oficina de Etsy en Brooklyn; se puede considerar el trabajo remoto fuera de esa zona, sujeto a desplazamientos ocasionales a la oficina

Beneficios

  • Paquete de acciones
  • Bono anual por rendimiento
  • Paquete de beneficios para empleados y sus familias
  • Puede haber patrocinio de visado para determinados puestos y perfiles profesionales
  • Modalidad híbrida que requiere acudir a la oficina una o dos veces por semana, según la proximidad
  • Se puede considerar a candidatos remotos fuera de la distancia razonable para desplazarse, con viajes ocasionales a la oficina

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