A Kohl's egy egyesült államokbeli kiskereskedelmi vállalat, amely országos üzlethálózatot online vásárlási platformmal ötvöz. Kínálatában ruházati termékek, lakásfelszerelési cikkek, szépségápolási termékek és egyéb mindennapi áruk szerepelnek, többek között a Sephora vállalattal fennálló partnerség révén a Kohl’s üzleteiben elérhető Sephora szépségápolási kínálat. A vállalat tevékenysége a vásárlókkal közvetlenül kapcsolatba kerülő kiskereskedelmen túl elosztóközpontokra, hitel- és ügyfélszolgálati call center csapatokra, valamint design- és vállalati funkciókra is kiterjed. Ennek megfelelően a Kohl's álláslehetőségei az omnichannel kereskedelmet, az üzletüzemeltetést, a rendelések teljesítését, az ügyfélszolgálatot és a vállalati kiskereskedelmi csapatokat támogató munkaköröket is magukban foglalhatnak. A vállalat hangsúlyozza az ügyfélközpontú szolgáltatást és a befogadó munkahelyi kultúrát.
Gépi tanulási műveletekért felelős vezető a Kohl'snál, helyszíni munkavégzés Menomonee Fallsban
Vezesse a gépi tanulási műveletek mérnökeit, akik a Kohl's kiskereskedelmi szervezetének skálázható gépitanulási-infrastruktúráját támogatják. Felügyelje az éles modellek üzembe helyezését, a felhőalapú eszközöket és a gépi tanulási életciklus folyamatait.
Leírás
- Építse fel és vezesse a gépi tanulási műveletek mérnöki csapatát toborzással, fejlesztéssel, coachinggal, irányítással és teljesítményértékeléssel.
- Irányítsa a teljes gépitanulási-életciklus megvalósítását, beleértve a skálázható ETL-folyamatokat, az adattudományi modellek éles üzembe helyezését, valamint a felhőinfrastruktúrát és -eszközöket.
- Alakítsa ki a gépitanulás-mérnöki és adattudományi eszközök ütemtervét újrafelhasználható keretrendszerek és szabványosított megoldások létrehozásával.
- Vizsgálja meg és prototipizálja a fejlett gépitanulási-infrastruktúrát, majd irányítsa a csapatot annak alkalmazásában.
- Gyorsítsa a csapat végrehajtását az akadályok elhárításával és a döntések előmozdításával.
- Adjon tanácsot az adattudományi vezetőknek a gépi tanulási életciklust támogató felhőalapú eszközökről és infrastruktúráról.
- Alakítson ki mérnöki bevált gyakorlatokat, és támogassa a folyamatos fejlődést képzéssel, coachinggal, páros programozással és kódellenőrzésekkel.
- Segítsen olyan monitorozási, riasztási, fejlesztési és automatizált tesztelési keretrendszerek kialakításában, amelyek védik az adatfolyamok, a modellek és az infrastruktúra megbízhatóságát, teljesítményét és integritását.
- Dokumentálja és ossza meg a megvalósításokat és a bevált gyakorlatokat a Kohl's adatszervezetén belüli vezetőkkel.
- Kövesse nyomon a Google Cloud Platform szolgáltatásainak fejlődését, valamint az aktuális MLE- és gépitanulási-műveleti gyakorlatokat.
- Végezzen el minden egyéb kijelölt feladatot.
Követelmények
- Adattudományi, számítástechnikai, statisztikai, alkalmazott matematikai vagy hasonló kvantitatív területen szerzett alapfokú diploma.
- Legalább ötéves gépitanulás-mérnöki tapasztalat, önállóan sikeresen megvalósított projektek igazolható eredményével.
- Legalább kétéves vezetői vagy irányítási tapasztalat adattudományi vagy analitikai szervezetekben.
- Haladó szintű gépitanulási-műveleti szakértelem, beleértve az éles gépitanulási rendszereket, a Dockert, a Kuberneteset, a CI/CD-t, a Git-alapú verziókezelést, az API-fejlesztést, a kötegelt és valós idejű modellkiszolgálást, valamint az automatizált tesztelést.
- Tapasztalat adattudósokkal együttműködve éles gépitanulási modellek üzembe helyezésében, skálázásában és működtetésében.
- Mélyreható ismeretek a felhőplatformokról, lehetőleg a Google Cloud Platformról, beleértve a Vertex AI-t, a BigQueryt és a Dataprocot.
- A CI/CD és az infrastruktúra mint kód gyakorlatainak széles körű ismerete.
- A Spark, a Kubeflow, az Airflow és az SQL mellett a megosztott számítási és big data technológiák magas szintű ismerete.
- Haladó Python-ismeretek, valamint tapasztalat gépitanulási-könyvtárakkal, köztük a TensorFlow-val, a PyTorch-csal és a scikit-learnnel.
- Tapasztalat agilis környezetben, iteratív szállításra és folyamatos fejlesztésre összpontosítva.
- Java vagy más programozási nyelv ismerete.
- Kiskereskedelmi és e-kereskedelmi tapasztalat.
- Optimalizálási módszerek és eszközök, például a Gurobi, a lineáris programozás és a vegyes egészértékű programozás használatában szerzett tapasztalat.
- Tapasztalat ügynökalapú vagy agentikus MI-rendszerekkel, beleértve az autonóm munkafolyamatok vagy LLM-alapú ügynökök összehangolását.