Kohl's to amerykańska firma handlowa, która łączy ogólnokrajową sieć sklepów z internetową platformą zakupową. Jej oferta obejmuje odzież, artykuły do domu, kosmetyki i inne produkty codziennego użytku, w tym produkty kosmetyczne Sephora dostępne w ramach współpracy Sephora at Kohl’s. Działalność firmy wykracza poza sprzedaż detaliczną i obsługę klientów, obejmując także centra dystrybucyjne, zespoły kredytowe i contact center oraz funkcje projektowe i korporacyjne. W związku z tym rekrutacja w Kohl's może dotyczyć handlu omnichannel, działalności sklepów, realizacji zamówień, obsługi klienta i korporacyjnych zespołów handlowych, przy deklarowanym nacisku na obsługę skoncentrowaną na kliencie oraz inkluzywną kulturę pracy.
Menedżer ds. operacji uczenia maszynowego w Kohl's, Menomonee Falls, praca stacjonarna
Kieruj zespołem inżynierów ds. operacji uczenia maszynowego wspierających skalowalną infrastrukturę uczenia maszynowego dla organizacji detalicznej Kohl's. Nadzoruj wdrażanie modeli produkcyjnych, narzędzia chmurowe oraz praktyki zarządzania cyklem życia uczenia maszynowego.
Opis
- Tworzyć i kierować zespołem inżynierów ds. operacji uczenia maszynowego poprzez rekrutację, rozwój, coaching, zarządzanie i ocenę wyników pracy.
- Kierować wdrażaniem pełnego cyklu życia uczenia maszynowego, w tym skalowalnych potoków ETL, produkcyjnym wdrażaniem modeli Data Science oraz infrastrukturą i narzędziami chmurowymi.
- Wyznaczać mapę drogową narzędzi Machine Learning Engineering i Data Science poprzez tworzenie wielokrotnego użytku frameworków oraz standaryzowanych rozwiązań wdrożeniowych.
- Badać i prototypować zaawansowaną infrastrukturę uczenia maszynowego, a następnie pomagać zespołowi w jej stosowaniu.
- Przyspieszać realizację zadań przez usuwanie blokad i wspieranie podejmowania decyzji.
- Doradzać menedżerom Data Science w zakresie narzędzi chmurowych i infrastruktury wspierającej cykl życia uczenia maszynowego.
- Ustanawiać najlepsze praktyki inżynieryjne i wspierać ciągły rozwój poprzez szkolenia, coaching, programowanie w parach i przeglądy kodu.
- Pomagać w tworzeniu frameworków monitorowania, alertów, rozwoju i automatycznych testów, które chronią niezawodność, wydajność i integralność potoków, modeli oraz infrastruktury.
- Dokumentować i udostępniać wdrożenia oraz najlepsze praktyki liderom w całej organizacji Kohl's zajmującej się danymi.
- Śledzić rozwój usług Google Cloud Platform oraz aktualne praktyki MLE i operacji uczenia maszynowego.
- Wykonywać inne powierzone obowiązki.
Wymagania
- Wykształcenie wyższe co najmniej licencjackie w dziedzinie Data Science, informatyki, statystyki, matematyki stosowanej lub porównywalnej dyscyplinie ilościowej.
- Co najmniej pięć lat doświadczenia w inżynierii uczenia maszynowego oraz udokumentowane samodzielne pomyślne realizowanie projektów.
- Co najmniej dwa lata doświadczenia w zarządzaniu lub kierowaniu organizacjami Data Science albo analitycznymi.
- Zaawansowana znajomość operacji uczenia maszynowego, w tym produkcyjnych systemów ML, Docker, Kubernetes, CI/CD, kontroli wersji opartej na Git, tworzenia API, wsadowego i działającego w czasie rzeczywistym udostępniania modeli oraz automatycznych testów.
- Doświadczenie we współpracy z Data Scientists przy wdrażaniu, skalowaniu i operacjonalizacji produkcyjnych modeli uczenia maszynowego.
- Dogłębna znajomość platform chmurowych, najlepiej Google Cloud Platform, w tym Vertex AI, BigQuery i Dataproc.
- Rozległa znajomość CI/CD oraz praktyk infrastruktury jako kodu.
- Bardzo dobra znajomość obliczeń rozproszonych i technologii big data, takich jak Spark, Kubeflow, Airflow i SQL.
- Zaawansowane umiejętności w Pythonie oraz doświadczenie z bibliotekami uczenia maszynowego, w tym TensorFlow, PyTorch i scikit-learn.
- Doświadczenie w środowiskach Agile ukierunkowanych na iteracyjne dostarczanie i ciągły rozwój.
- Znajomość języka Java lub innego języka programowania.
- Doświadczenie w handlu detalicznym i e-commerce.
- Doświadczenie w stosowaniu metod i narzędzi optymalizacyjnych, takich jak Gurobi, programowanie liniowe i programowanie całkowitoliczbowe mieszane.
- Doświadczenie z systemami AI opartymi na agentach lub agentic AI, w tym z orkiestracją autonomicznych przepływów pracy lub agentów sterowanych przez LLM.