Ang Etsy ay isang pandaigdigang pamilihan sa e-commerce kung saan nagbebenta ang mga malikhaing negosyante ng mga natatanging produkto, kabilang ang mga gawang-kamay, vintage, at gamit sa paggawa ng mga likha, sa mga mamimili sa buong mundo. Itinatag noong 2005, bumubuo ang kumpanya ng mga kasangkapan at teknolohiya para sa pamilihan upang suportahan ang komunidad ng mga nagbebenta at mamimili nito, habang nagsisikap na panatilihing makatao ang kalakalan. Binibigyang-diin ng Etsy ang pagpapanatili, pagkakaiba-iba, pagkakapantay-pantay, at inklusyon, at nag-aalok ng mga flexible na paraan ng pagtatrabaho habang pinalalawak nito ang mga team sa mga larangan ng pamilihan, retail, at teknolohiya.
Inhinyero sa Machine Learning, Search, Ads at Rekomendasyon — Hybrid sa Etsy
Bumuo at magpatakbo ng mga machine learning system na nagpapagana sa search, advertising, at mga rekomendasyon sa pandaigdigang marketplace ng Etsy. Pamahalaan ang mga modelo mula sa data pipeline at eksperimento hanggang sa production deployment at pag-optimize.
Paglalarawan
- Bumuo ng mga machine learning system na nakatuon sa user para sa two-sided marketplace ng Etsy
- Pamahalaan ang mga modelo sa mga data at feature pipeline, training, evaluation, at production serving
- Suriin ang performance ng modelo sa pamamagitan ng live A/B testing sa Etsy.com at Etsy app
- Gamitin ang machine learning, deep learning, at information retrieval upang mapabuti ang relevance, personalization, at engagement ng mga buyer at seller
- Mag-prototype, mag-optimize, at mag-deploy ng mga machine learning model sa malaking saklaw
- Magplano at magsagawa ng online at offline A/B experiment
- Mag-diagnose at lutasin ang mga kumplikadong isyu sa pag-uugali ng modelo at system
- Subaybayan ang performance ng produkto at manguna sa mga pagpapahusay kasama ang mga partner sa produkto at analytics
- Makipagtulungan sa mga software engineer, applied scientist, data scientist, product manager, designer, at analytics partner
- Batay sa itinalagang team, bumuo ng mga kakayahan para sa sponsored-search retrieval at ranking, ad allocation, user modeling, personalized ranking, multi-objective optimization, intent prediction, dual-encoder at hybrid retrieval, at malakihang indexing at serving
- Mag-ulat sa engineering manager na responsable sa itinalagang team
Mga Kinakailangan
- Karanasan bilang senior o staff-level machine learning engineer
- Napatunayang paggamit ng mga pamamaraang estadistikal at machine learning upang lutasin ang mga praktikal na problema
- Kadalubhasaan o karanasan sa information retrieval, search, recommendations, advertising, natural language processing, deep learning, multimodal learning, o reinforcement learning
- Praktikal na karanasan sa pag-training, pag-deploy, pag-monitor, pag-debug, at pagpapahusay ng production machine learning system para sa search, recommendations, o advertising
- Karanasan sa production sa pagbuo ng malakihang machine learning system gamit ang Python, Java, Scala, o katumbas na wika
- Karanasan sa paggamit ng mga makabagong machine learning framework gaya ng PyTorch o TensorFlow/TFX
- Kakayahang magsulat at magmanipula ng data sa malaking saklaw
- Kakayahang gumawa ng malinaw, nasubok, at madaling panatilihing code
- Kakayahang magtakda ng mga requirement at mamuno sa team mula disenyo hanggang delivery
- Master’s o Ph.D. sa computer science o kaugnay na engineering discipline na may hindi bababa sa dalawang taong karanasan sa applied machine learning, o katumbas na karanasan
- Dapat nakatira sa distansyang maaaring bumiyahe papunta sa opisina ng Etsy sa Brooklyn; maaaring isaalang-alang ang remote na kandidato sa labas ng lugar na iyon kung makakapunta paminsan-minsan sa opisina
Mga Benepisyo
- Equity package
- Taunang performance bonus
- Benefits package para sa mga empleyado at kanilang pamilya
- Maaaring available ang visa sponsorship para sa mga piling role at skill set
- Hybrid schedule na nangangailangan ng pagpasok sa opisina nang isa o dalawang beses bawat linggo depende sa layo
- Maaaring isaalang-alang ang remote na kandidato sa labas ng commuting distance kung makakapunta paminsan-minsan sa opisina