Salesforce sviluppa software basati sul cloud incentrati su una piattaforma di gestione delle relazioni con i clienti che riunisce i dati aziendali e i team attraverso un sistema integrato basato sull’intelligenza artificiale. I suoi prodotti supportano i flussi di lavoro relativi a vendite, assistenza clienti e marketing, con soluzioni pensate per aziende che spaziano dalle piccole e medie imprese alle organizzazioni più grandi. Salesforce offre inoltre strumenti specifici per diversi settori, risorse formative Trailhead e app di AppExchange che ampliano le funzionalità della sua piattaforma CRM.
Ingegnere senior responsabile di machine learning
Definisci l’indirizzo tecnico di pipeline di machine learning sicure e scalabili in Salesforce, con riaddestramento automatizzato e MLOps. Porta in produzione soluzioni di IA generativa e flussi di lavoro basati su agenti per rafforzare sicurezza e conformità.
Stati Uniti
California
Washington172.500 $ – 260.100 $ / anno
In sedeTempo pienoSeniorLingua Richiesta: ingleseIngegnere del machine learningDescrizione
- Definisci l’indirizzo tecnico della strategia di machine learning.
- Guida lo sviluppo di pipeline di machine learning, inclusi il riaddestramento automatizzato e l’ottimizzazione di costi e prestazioni.
- Gestisci un portafoglio di pipeline di machine learning per la sicurezza e la conformità.
- Realizza infrastruttura come codice, pipeline CI/CD e automazione MLOps.
- Monitora le prestazioni dei modelli, la qualità dei dati, lo stato del sistema e la deriva dei modelli.
- Collabora con i team di Data Science, Data Engineering, Ricerca e Gestione dei prodotti.
- Indirizza le pratiche ingegneristiche per il machine learning.
- Fai da mentore a ingegneri junior di machine learning.
- Porta in produzione soluzioni di IA generativa e flussi di lavoro basati su agenti per migliorare la sicurezza e la resilienza dell’organizzazione e dei clienti.
Requisiti
- Avere una laurea magistrale o un dottorato in un ambito quantitativo.
- Avere almeno 6 anni di esperienza nell’intero ciclo di vita di sistemi di machine learning con più modelli, dalla progettazione e dallo sviluppo alla distribuzione su larga scala.
- Avere solide conoscenze di Docker ed esperienza pratica con Kubernetes e Apache Airflow per l’orchestrazione dei flussi di lavoro.
- Avere una conoscenza avanzata di Python.
- Avere padronanza di TensorFlow e PyTorch.
- Applicare le migliori pratiche di ingegneria del software.
- Avere esperienza con MLOps, incluse pipeline CI/CD, test e monitoraggio delle prestazioni dei modelli.
- Avere esperienza con il feature engineering e i feature store.
- Avere una solida esperienza nello sviluppo e nella distribuzione in produzione di soluzioni di IA generativa.
- Avere competenze in infrastruttura come codice, strumenti di monitoraggio, Spark e Snowflake.
- Avere esperienza nello sviluppo di politiche di governance del machine learning e nel garantire la conformità alle normative sulla sicurezza dei dati.
- Avere guidato iniziative di machine learning con risultati aziendali significativi e misurabili.
- Collaborare efficacemente con i team di Data Science, Platform Engineering, Ricerca e Prodotto.
- È preferibile una competenza avanzata nell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
- È preferibile esperienza di ricerca o collaborazione con team di ricerca sul machine learning.
- È preferibile una precedente esperienza di mentoring.
- Sono preferibili pubblicazioni o brevetti in discipline quantitative.
Benefit
- Programmi di permessi
- Assicurazione sanitaria
- Assicurazione dentistica
- Assicurazione oculistica
- Supporto per la salute mentale
- Congedo parentale retribuito
- Assicurazione sulla vita
- Assicurazione per invalidità
- Piano 401(k)
- Programma di acquisto di azioni per i dipendenti
- Per alcuni ruoli può essere prevista una retribuzione incentivante
- Per alcuni ruoli può essere prevista una partecipazione azionaria