Kohl'sは、全米に展開する店舗ネットワークとオンラインショッピングプラットフォームを組み合わせた米国の小売企業です。取り扱い商品は、アパレル、ホーム用品、美容用品などの日用品に及び、Kohl’s at Sephoraの提携を通じてSephoraの美容商品も提供しています。事業領域は顧客向けの小売にとどまらず、配送センター、クレジットおよびコールセンターのチーム、デザインやコーポレート部門にも広がっています。そのため、Kohl'sの採用では、オムニチャネルコマース、店舗運営、フルフィルメント、カスタマーサービス、コーポレート小売部門を支える職種が含まれる場合があり、顧客第一のサービスとインクルーシブな職場文化を重視しています。
Kohl'sメノモニーフォールズ勤務 機械学習オペレーションマネージャー
Kohl'sの小売組織を支える、拡張性の高い機械学習基盤を担当するMLオペレーションエンジニアを率います。 本番モデルのデプロイ、クラウドツール、機械学習ライフサイクルの実践を統括します。
仕事内容
- 採用、育成、コーチング、マネジメント、業績評価を通じて、MLオペレーションエンジニアリングチームを構築・指揮する。
- スケーラブルなETLパイプライン、データサイエンスモデルの本番デプロイ、クラウドインフラストラクチャとツールを含む、機械学習ライフサイクル全体の実装を指導する。
- 再利用可能なフレームワークと標準化された実装ソリューションを作成し、機械学習エンジニアリングおよびデータサイエンスツールのロードマップを策定する。
- 高度な機械学習インフラストラクチャを調査・試作し、チームによる適用を指導する。
- 障害を解消し意思決定を前進させることで、チームの実行を加速する。
- 機械学習ライフサイクルを支えるクラウドツールとインフラストラクチャについて、データサイエンスマネージャーに助言する。
- エンジニアリングのベストプラクティスを確立し、トレーニング、コーチング、ペアプログラミング、コードレビューを通じて継続的な成長を促進する。
- パイプライン、モデル、インフラストラクチャの信頼性、性能、完全性を守る監視、アラート、開発、自動テストのフレームワーク構築を支援する。
- 実装内容とベストプラクティスを記録し、Kohl'sのデータ組織全体のリーダーと共有する。
- Google Cloud Platformサービスの進展と、現在のMLEおよびMLオペレーションの実践を追跡する。
- その他、割り当てられた業務を遂行する。
応募要件
- データサイエンス、コンピュータサイエンス、統計学、応用数学、または同等の定量分野の学士号。
- 機械学習エンジニアリングで5年以上の経験があり、プロジェクトを独力で成功裏に提供した実績。
- データサイエンスまたはアナリティクス組織で、2年以上のマネジメントまたはリーダーシップ経験。
- 本番MLシステム、Docker、Kubernetes、CI/CD、Gitベースのバージョン管理、API開発、バッチおよびリアルタイムのモデルサービング、自動テストを含む、高度なMLオペレーションの専門知識。
- データサイエンティストと協力して、本番の機械学習モデルをデプロイ、スケール、運用した経験。
- クラウドプラットフォームに関する深い知識。特にGoogle Cloud PlatformのVertex AI、BigQuery、Dataprocの知識が望ましい。
- CI/CDおよびInfrastructure as Codeの実践に関する幅広い知識。
- Spark、Kubeflow、Airflow、SQLなど、分散コンピューティングおよびビッグデータ技術に関する高度な知識。
- 高度なPythonスキル、およびTensorFlow、PyTorch、scikit-learnなどの機械学習ライブラリの経験。
- 反復的な提供と継続的な開発を重視するアジャイル環境での経験。
- Javaまたはその他のプログラミング言語のスキル。
- 小売およびeコマースの経験。
- Gurobi、線形計画法、混合整数計画法などの最適化手法およびツールの使用経験。
- エージェントベースまたはエージェンティックAIシステムの経験。自律的なワークフローやLLM駆動エージェントのオーケストレーションを含む。