A Kohl's é uma empresa varejista dos Estados Unidos que combina uma rede nacional de lojas com uma plataforma de compras on-line. Seu portfólio inclui vestuário, artigos para a casa, produtos de beleza e outras mercadorias do dia a dia, incluindo as ofertas de beleza da Sephora por meio da parceria Sephora at Kohl’s. As operações da empresa vão além do varejo voltado ao cliente e abrangem centros de distribuição, equipes de crédito e centrais de atendimento, além de funções de design e corporativas. Assim, o contexto de contratação da Kohl's pode incluir oportunidades relacionadas ao comércio omnicanal, às operações de lojas, ao atendimento e à distribuição de pedidos, ao serviço ao cliente e às equipes corporativas do varejo, com foco declarado em um atendimento centrado no cliente e em uma cultura de trabalho inclusiva.
Cientista de Dados Principal, IA/ML — Trabalho remoto em Wisconsin
Lidere iniciativas avançadas de IA/ML, avaliação de LLMs e IA responsável para o negócio varejista da Kohl’s. Aplique ciência de dados para aprimorar a tomada de decisões, a inovação e resultados empresariais mensuráveis.
Descrição
- Usar dados e insights para orientar decisões, definir metas e identificar alavancas para equilibrar os objetivos da equipe
- Liderar projetos de ciência de dados desde a definição do problema até a implantação do modelo
- Supervisionar experimentos projetados para responder a perguntas empresariais específicas
- Identificar oportunidades para melhorar métricas empresariais importantes e liderar essas melhorias
- Transformar resultados de ciência de dados em resultados empresariais e valor mensurável
- Construir relacionamentos com parceiros de negócio que apoiem o alinhamento multifuncional e a adoção de recursos de ciência de dados
- Orientar e apoiar cientistas de dados juniores
- Acompanhar avanços em ciência de dados e tecnologia e identificar oportunidades para aplicá-los na Kohl’s
- Criar soluções prescritivas de IA/ML, incluindo modelos fundamentais e sistemas preditivos
- Desenvolver estruturas quantitativas de avaliação para LLMs, SLMs e sistemas multiagentes
- Aplicar métodos de IA responsável, incluindo detecção de vieses, restrições de equidade, contratos de dados e controles de risco de modelos
- Conectar grafos de conhecimento corporativo e camadas semânticas a pipelines de RAG e bancos de dados vetoriais ou sistemas de busca
- Monitorar dados de inferência em produção para detectar deriva de conceito, degradação de dados e deterioração de modelos
Requisitos
- Pelo menos 6 anos de experiência desenvolvendo, avaliando ou aplicando soluções modernas de IA/ML, como LLMs, RAG, otimização ou métodos causais, conforme apropriado ao problema de negócio
- Pelo menos 6 anos de conhecimento comprovado em avaliação de IA, práticas de IA responsável e mitigação de vieses ou riscos
- Pelo menos 6 anos de experiência avaliando sistemas GenAI e agênticos em produção com conjuntos de dados de referência, métodos de LLM como juiz, análise da taxa de acionamento de guardrails e análise de falhas de resposta
- Bacharelado em ciência de dados, ciência da computação, estatística, matemática aplicada ou área quantitativa comparável
- Pelo menos 6 anos de experiência progressivamente complexa em ciência de dados, ou 3 anos com mestrado
- Experiência especializada na criação e implantação de algoritmos avançados usando métodos de aprendizado de máquina, estatísticos e de otimização
- Proficiência avançada em ferramentas modernas de análise, linguagens de programação e plataformas de nuvem, incluindo Python, R, Spark, SQL e GCP
- Forte capacidade de resolução de problemas com foco no desenvolvimento de produtos
- Experiência no planejamento de experimentos rápidos e na iteração ágil
- Capacidade comprovada de liderar equipes em desafios técnicos ambíguos e gerar impacto empresarial
- Preferencial: mestrado e/ou doutorado
- Preferencial: experiência em varejo e logística
- Preferencial: experiência em merchandising e/ou gestão da cadeia de suprimentos
- Preferencial: experiência desenvolvendo modelos digitais e/ou de marketing