Kohl's — американская розничная компания, объединяющая общенациональную сеть магазинов с онлайн-платформой для покупок. В ассортимент входят одежда, товары для дома, косметика и другие повседневные товары, включая косметические предложения Sephora в рамках партнёрства Sephora at Kohl’s. Деятельность компании охватывает не только розничные магазины и взаимодействие с покупателями, но и распределительные центры, кредитные и кол-центры, а также дизайнерские и корпоративные подразделения. Поэтому вакансии Kohl's могут включать работу в сфере омниканальной торговли, управления магазинами, выполнения заказов, обслуживания клиентов и корпоративных розничных команд; компания подчёркивает важность сервиса, ориентированного на клиента, и инклюзивной культуры рабочего места.
Руководитель по эксплуатации машинного обучения в Kohl's, Меномони-Фолс, работа в офисе
Руководите инженерами по эксплуатации машинного обучения, поддерживающими масштабируемую инфраструктуру машинного обучения для розничной организации Kohl's. Курируйте развертывание моделей в продуктивной среде, облачные инструменты и процессы жизненного цикла машинного обучения.
Описание
- Формировать и руководить инженерной командой по эксплуатации машинного обучения, включая найм, развитие, наставничество, управление и оценку результатов работы.
- Координировать реализацию полного жизненного цикла машинного обучения, включая масштабируемые ETL-конвейеры, развертывание моделей Data Science в продуктивной среде, а также облачную инфраструктуру и инструменты.
- Определять дорожную карту инструментов инженерии машинного обучения и Data Science, создавая повторно используемые фреймворки и стандартизированные решения для реализации.
- Исследовать и прототипировать передовую инфраструктуру машинного обучения, а затем направлять команду в ее применении.
- Ускорять выполнение задач командой, устраняя блокеры и способствуя принятию решений.
- Консультировать руководителей Data Science по облачным инструментам и инфраструктуре, поддерживающим жизненный цикл машинного обучения.
- Устанавливать передовые инженерные практики и поддерживать постоянное развитие через обучение, наставничество, парное программирование и проверку кода.
- Помогать создавать фреймворки мониторинга, оповещений, разработки и автоматизированного тестирования, обеспечивающие надежность, производительность и целостность конвейеров, моделей и инфраструктуры.
- Документировать и распространять реализации и передовые практики среди руководителей подразделений, работающих с данными в Kohl's.
- Отслеживать развитие сервисов Google Cloud Platform и актуальных практик MLE и эксплуатации машинного обучения.
- Выполнять другие порученные обязанности.
Требования
- Степень бакалавра в области Data Science, информатики, статистики, прикладной математики или сопоставимой количественной дисциплины.
- Не менее пяти лет опыта в инженерии машинного обучения с подтвержденным успешным самостоятельным выполнением проектов.
- Не менее двух лет опыта управления или руководства в организациях Data Science или аналитики.
- Продвинутая экспертиза в эксплуатации машинного обучения, включая продуктивные ML-системы, Docker, Kubernetes, CI/CD, контроль версий на основе Git, разработку API, пакетную и потоковую подачу моделей, а также автоматизированное тестирование.
- Опыт сотрудничества со специалистами по Data Science для развертывания, масштабирования и перевода продуктивных моделей машинного обучения в операционный режим.
- Глубокое знание облачных платформ, предпочтительно Google Cloud Platform, включая Vertex AI, BigQuery и Dataproc.
- Обширные знания CI/CD и практик инфраструктуры как кода.
- Уверенное владение распределенными вычислениями и технологиями работы с большими данными, такими как Spark, Kubeflow, Airflow и SQL.
- Продвинутые навыки Python и опыт работы с библиотеками машинного обучения, включая TensorFlow, PyTorch и scikit-learn.
- Опыт работы в Agile-средах, ориентированных на итеративную поставку и непрерывное развитие.
- Владение Java или другим языком программирования.
- Опыт работы в розничной торговле и электронной коммерции.
- Опыт использования методов и инструментов оптимизации, таких как Gurobi, линейное программирование и смешанно-целочисленное программирование.
- Опыт работы с агентными или агентскими системами ИИ, включая оркестрацию автономных рабочих процессов или агентов на основе больших языковых моделей.