Ang Salesforce ay bumubuo ng cloud-based na software na nakasentro sa isang platform para sa pamamahala ng ugnayan sa customer, na pinag-uugnay ang datos ng kumpanya at mga team sa pamamagitan ng isang pinagsama-samang sistemang pinapagana ng AI. Sinusuportahan ng mga produkto nito ang mga workflow para sa pagbebenta, serbisyo sa customer, at marketing, na may mga solusyong idinisenyo para sa mga negosyong mula sa maliliit at katamtamang laki hanggang sa malalaking organisasyon. Nagbibigay rin ang Salesforce ng mga tool na nakatuon sa iba’t ibang industriya, mga mapagkukunan sa pagkatuto sa Trailhead, at mga app sa AppExchange na nagpapalawak sa kakayahan ng CRM platform nito.
Punong Inhinyero ng Machine Learning
Itakda ang teknikal na direksyon para sa ligtas at nasusukat na mga pipeline ng machine learning sa Salesforce, kasama ang awtomatikong muling pagsasanay at MLOps. Ihatid sa produksyon ang mga solusyon sa generative AI at mga workflow ng agent upang patatagin ang seguridad at pagsunod sa mga pamantayan.
Paglalarawan
- Itakda ang teknikal na direksyon ng estratehiya sa machine learning.
- Pangunahan ang pagbuo ng mga pipeline ng machine learning, kabilang ang awtomatikong muling pagsasanay at pag-optimize ng gastos at performance.
- Pamahalaan ang portfolio ng mga pipeline ng machine learning para sa seguridad at pagsunod sa mga pamantayan.
- Bumuo ng imprastraktura bilang code, mga pipeline ng CI/CD, at automation ng MLOps.
- Subaybayan ang performance ng modelo, kalidad ng data, kalusugan ng system, at paglihis ng modelo.
- Makipagtulungan sa mga pangkat ng Data Science, Data Engineering, Research, at Product Management.
- Gabayan ang mga kasanayan sa engineering para sa machine learning.
- Mag-mentor ng mga junior na inhinyero ng machine learning.
- Ihatid sa produksyon ang mga solusyon sa generative AI at mga workflow ng agent upang mapahusay ang seguridad at katatagan ng organisasyon at mga customer.
Mga Kinakailangan
- May master's o PhD sa isang larangang kwantitatibo.
- May mahigit 6 na taong karanasan sa buong lifecycle ng mga sistemang machine learning na gumagamit ng maraming modelo, mula sa disenyo at pagbuo hanggang sa malakihang deployment.
- Malawak ang kaalaman sa Docker at may praktikal na karanasan sa Kubernetes at Apache Airflow para sa orkestrasyon ng mga workflow.
- Napakahusay sa Python.
- Mahusay sa TensorFlow at PyTorch.
- Naglalapat ng pinakamahuhusay na kasanayan sa software engineering.
- May karanasan sa MLOps, kabilang ang mga pipeline ng CI/CD, testing, at pagsubaybay sa performance ng modelo.
- May karanasan sa feature engineering at mga feature store.
- Malawak ang karanasan sa pagbuo at pag-deploy sa produksyon ng mga solusyon sa generative AI.
- May kadalubhasaan sa imprastraktura bilang code, mga tool sa pagsubaybay, Spark, at Snowflake.
- May karanasan sa pagbuo ng mga patakaran sa pamamahala ng ML at pagtitiyak ng pagsunod sa mga regulasyon sa seguridad ng data.
- Nakapamuno na ng mga inisyatiba sa machine learning na may malaki at nasusukat na resulta sa negosyo.
- Mabisang nakikipagtulungan sa mga pangkat ng Data Science, Platform Engineering, Research, at Product.
- Mas gusto ang mataas na kadalubhasaan sa Natural Language Processing (NLP).
- Mas gusto ang karanasan sa pananaliksik o pakikipagtulungan sa mga pangkat ng pananaliksik sa machine learning.
- Mas gusto ang dating karanasan sa pagme-mentor.
- Mas gusto ang mga publikasyon o patent sa mga disiplinang kwantitatibo.
Mga Benepisyo
- Mga programa para sa oras ng pahinga
- Seguro medikal
- Seguro sa ngipin
- Seguro sa paningin
- Suporta sa kalusugang pangkaisipan
- Bayad na leave para sa magulang
- Seguro sa buhay
- Seguro para sa kapansanan
- 401(k)
- Programa sa pagbili ng stock ng empleyado
- Maaaring may insentibong kompensasyon para sa ilang posisyon
- Maaaring may equity para sa ilang posisyon