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Kohl's
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B2CCommerce de détailCommerce électronique
Kohl's est une entreprise américaine de commerce de détail qui associe un réseau national de magasins à une plateforme d’achat en ligne. Son offre comprend des vêtements, des articles pour la maison, des produits de beauté et d’autres produits du quotidien, notamment les articles de beauté de Sephora proposés dans le cadre du partenariat Sephora at Kohl’s. Les activités de l’entreprise ne se limitent pas à la vente destinée aux clients et incluent également des centres de distribution, des équipes chargées du crédit et des centres d’appels, ainsi que des fonctions de conception et des fonctions corporate. Le contexte de recrutement de Kohl's peut donc inclure des postes liés au commerce omnicanal, aux opérations en magasin, à la préparation et à l’exécution des commandes, au service client et aux équipes corporate du commerce de détail, avec un accent affiché sur un service centré sur le client et une culture de travail inclusive.
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Offres de l’entreprise

Responsable des opérations de machine learning chez Kohl's, Menomonee Falls Sur site

Dirigez les ingénieurs des opérations de ML qui soutiennent une infrastructure d'apprentissage automatique évolutive pour l'organisation de vente au détail de Kohl's. Supervisez le déploiement des modèles en production, les outils cloud et les pratiques du cycle de vie du machine learning.

USÉtats-UnisWIWisconsinSur siteTemps pleinIntermédiaireSeniorLangue Requise : anglaisIngénieur en apprentissage automatique
AirflowBigQueryCloudDockerETLGoogle Cloud PlatformJavaKubernetesPythonPyTorchScikit-LearnSparkSQLTensorFlow

Description

  • Construire et diriger l'équipe d'ingénierie des opérations de ML grâce au recrutement, au développement, à l'accompagnement, à la gestion et à l'évaluation des performances.
  • Guider la mise en œuvre du cycle de vie complet du machine learning, notamment les pipelines ETL évolutifs, le déploiement en production des modèles de Data Science, ainsi que l'infrastructure et les outils cloud.
  • Définir la feuille de route des outils d'ingénierie du machine learning et de Data Science en créant des frameworks réutilisables et des solutions d'implémentation standardisées.
  • Étudier et prototyper une infrastructure avancée de machine learning, puis guider l'équipe dans sa mise en œuvre.
  • Accélérer l'exécution de l'équipe en levant les obstacles et en faisant avancer les décisions.
  • Conseiller les responsables de Data Science sur les outils et l'infrastructure cloud qui soutiennent le cycle de vie du machine learning.
  • Établir les bonnes pratiques d'ingénierie et favoriser le développement continu grâce à la formation, à l'accompagnement, à la programmation en binôme et aux revues de code.
  • Contribuer à la création de frameworks de supervision, d'alertes, de développement et de tests automatisés qui protègent la fiabilité, les performances et l'intégrité des pipelines, des modèles et de l'infrastructure.
  • Documenter et partager les implémentations et les bonnes pratiques avec les responsables de l'organisation des données de Kohl's.
  • Suivre l'évolution des services Google Cloud Platform et des pratiques actuelles de MLE et d'opérations de ML.
  • Effectuer les autres responsabilités confiées.

Exigences

  • Diplôme de licence en Data Science, informatique, statistiques, mathématiques appliquées ou dans une discipline quantitative comparable.
  • Au moins cinq ans d'expérience en ingénierie du machine learning, avec une expérience avérée de livraison autonome et réussie de projets.
  • Au moins deux ans d'expérience en gestion ou en leadership au sein d'organisations de Data Science ou d'analytique.
  • Expertise avancée des opérations de ML, notamment des systèmes de ML en production, de Docker, Kubernetes, CI/CD, du contrôle de version basé sur Git, du développement d'API, du serving de modèles par lots et en temps réel, ainsi que des tests automatisés.
  • Expérience de collaboration avec des Data Scientists pour déployer, faire évoluer et opérationnaliser des modèles de machine learning en production.
  • Connaissance approfondie des plateformes cloud, de préférence Google Cloud Platform, notamment Vertex AI, BigQuery et Dataproc.
  • Connaissance étendue du CI/CD et des pratiques d'infrastructure as code.
  • Maîtrise de l'informatique distribuée et des technologies du big data telles que Spark, Kubeflow, Airflow et SQL.
  • Compétences avancées en Python et expérience des bibliothèques de machine learning, notamment TensorFlow, PyTorch et scikit-learn.
  • Expérience des environnements agiles axés sur la livraison itérative et le développement continu.
  • Maîtrise de Java ou d'un autre langage de programmation.
  • Expérience dans la vente au détail et le commerce électronique.
  • Expérience des méthodes et outils d'optimisation tels que Gurobi, la programmation linéaire et la programmation en nombres entiers mixtes.
  • Expérience des systèmes d'IA basés sur des agents ou agentiques, notamment de l'orchestration de flux de travail autonomes ou d'agents pilotés par des LLM.

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