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Kohl's
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B2CCommercio al dettaglioCommercio elettronico
Kohl's è un'azienda statunitense di vendita al dettaglio che combina una rete nazionale di negozi con una piattaforma per gli acquisti online. La sua offerta comprende abbigliamento, articoli per la casa, prodotti di bellezza e altri beni di uso quotidiano, incluse le proposte beauty di Sephora nell'ambito della partnership Sephora at Kohl’s. Le attività dell'azienda vanno oltre la vendita al dettaglio a diretto contatto con i clienti e comprendono centri di distribuzione, team dedicati al credito e call center, oltre a funzioni di design e aziendali. Il contesto delle assunzioni di Kohl's può quindi includere opportunità nell'ambito del commercio omnicanale, delle attività nei negozi, dell'evasione degli ordini, del servizio clienti e dei team aziendali del retail, con un'attenzione dichiarata a un servizio incentrato sul cliente e a una cultura del lavoro inclusiva.
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Offerte dell’azienda

Responsabile delle operazioni di machine learning presso Kohl's, Menomonee Falls In sede

Guida gli ingegneri delle operazioni di ML che supportano un'infrastruttura scalabile di machine learning per l'organizzazione retail di Kohl's. Supervisiona il deployment dei modelli in produzione, gli strumenti cloud e le pratiche del ciclo di vita del machine learning.

USStati UnitiWIWisconsinIn sedeTempo pienoIntermedioSeniorLingua Richiesta: ingleseIngegnere del machine learning
AirflowBigQueryCloudDockerETLGoogle Cloud PlatformJavaKubernetesPythonPyTorchScikit-LearnSparkSQLTensorFlow

Descrizione

  • Costruire e guidare il team di ingegneria delle operazioni di ML attraverso assunzione, sviluppo, coaching, gestione e valutazione delle prestazioni.
  • Guidare l'implementazione dell'intero ciclo di vita del machine learning, inclusi pipeline ETL scalabili, deployment in produzione dei modelli di Data Science e infrastruttura e strumenti cloud.
  • Definire la roadmap degli strumenti di Machine Learning Engineering e Data Science creando framework riutilizzabili e soluzioni di implementazione standardizzate.
  • Studiare e prototipare infrastrutture avanzate di machine learning, quindi guidare il team nella loro applicazione.
  • Accelerare l'esecuzione del team rimuovendo i blocchi e facendo avanzare le decisioni.
  • Fornire consulenza ai responsabili di Data Science sugli strumenti cloud e sull'infrastruttura a supporto del ciclo di vita del machine learning.
  • Stabilire le best practice ingegneristiche e promuovere lo sviluppo continuo attraverso formazione, coaching, programmazione in coppia e revisioni del codice.
  • Contribuire alla creazione di framework per monitoraggio, avvisi, sviluppo e test automatizzati che proteggano affidabilità, prestazioni e integrità di pipeline, modelli e infrastruttura.
  • Documentare e condividere implementazioni e best practice con i responsabili dell'organizzazione dati di Kohl's.
  • Monitorare gli sviluppi dei servizi Google Cloud Platform e delle pratiche attuali di MLE e operazioni di ML.
  • Svolgere altre responsabilità assegnate.

Requisiti

  • Laurea in Data Science, informatica, statistica, matematica applicata o disciplina quantitativa comparabile.
  • Almeno cinque anni di esperienza nell'ingegneria del machine learning, con una comprovata capacità di portare a termine progetti in autonomia e con successo.
  • Almeno due anni di esperienza manageriale o di leadership in organizzazioni di Data Science o Analytics.
  • Esperienza avanzata nelle operazioni di ML, inclusi sistemi ML in produzione, Docker, Kubernetes, CI/CD, controllo delle versioni basato su Git, sviluppo di API, serving di modelli batch e in tempo reale e test automatizzati.
  • Esperienza di collaborazione con Data Scientist per distribuire, scalare e rendere operativi modelli di machine learning in produzione.
  • Conoscenza approfondita delle piattaforme cloud, preferibilmente Google Cloud Platform, inclusi Vertex AI, BigQuery e Dataproc.
  • Conoscenza approfondita di CI/CD e delle pratiche di infrastruttura come codice.
  • Ottima conoscenza del calcolo distribuito e delle tecnologie big data come Spark, Kubeflow, Airflow e SQL.
  • Competenze avanzate in Python ed esperienza con librerie di machine learning tra cui TensorFlow, PyTorch e scikit-learn.
  • Esperienza in ambienti Agile focalizzati sulla distribuzione iterativa e sullo sviluppo continuo.
  • Conoscenza di Java o di un altro linguaggio di programmazione.
  • Esperienza nel retail e nell'e-commerce.
  • Esperienza nell'uso di metodi e strumenti di ottimizzazione come Gurobi, programmazione lineare e programmazione lineare intera mista.
  • Esperienza con sistemi di IA basati su agenti o agentici, inclusa l'orchestrazione di flussi di lavoro autonomi o di agenti guidati da LLM.

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