
Kohl's เป็นบริษัทค้าปลีกของสหรัฐอเมริกาที่ผสานเครือข่ายร้านค้าทั่วประเทศเข้ากับแพลตฟอร์มช้อปปิ้งออนไลน์ สินค้าของบริษัทครอบคลุมเสื้อผ้า ของใช้ภายในบ้าน ผลิตภัณฑ์ความงาม และสินค้าจำเป็นในชีวิตประจำวันอื่น ๆ รวมถึงผลิตภัณฑ์ความงามจาก Sephora ผ่านความร่วมมือ Sephora at Kohl’s การดำเนินงานของบริษัทยังครอบคลุมมากกว่าการค้าปลีกที่ให้บริการลูกค้าโดยตรง โดยมีทั้งศูนย์กระจายสินค้า ทีมงานด้านสินเชื่อและศูนย์บริการทางโทรศัพท์ ตลอดจนฝ่ายออกแบบและงานด้านองค์กร ดังนั้น บริบทการจ้างงานของ Kohl's อาจรวมถึงโอกาสในด้านการค้าหลายช่องทาง การดำเนินงานของร้านค้า การจัดการคำสั่งซื้อ การบริการลูกค้า และทีมงานค้าปลีกระดับองค์กร โดยมีจุดมุ่งหมายที่ระบุไว้คือการให้บริการที่ยึดลูกค้าเป็นศูนย์กลางและการสร้างวัฒนธรรมในสถานที่ทำงานที่เปิดกว้างและมีส่วนร่วม
ผู้จัดการฝ่ายปฏิบัติการแมชชีนเลิร์นนิงที่ Kohl's, Menomonee Falls ทำงานที่สำนักงาน
เป็นผู้นำทีมวิศวกรฝ่ายปฏิบัติการแมชชีนเลิร์นนิงที่สนับสนุนโครงสร้างพื้นฐานแมชชีนเลิร์นนิงแบบปรับขนาดได้สำหรับองค์กรค้าปลีกของ Kohl's ดูแลการนำโมเดลไปใช้งานจริง เครื่องมือบนคลาวด์ และแนวทางการจัดการวงจรชีวิตแมชชีนเลิร์นนิง
รายละเอียด
- สร้างและเป็นผู้นำทีมวิศวกรฝ่ายปฏิบัติการแมชชีนเลิร์นนิงผ่านการสรรหา การพัฒนา การโค้ช การบริหารจัดการ และการประเมินผลการปฏิบัติงาน
- กำกับการนำวงจรชีวิตแมชชีนเลิร์นนิงทั้งหมดไปใช้งาน รวมถึงไปป์ไลน์ ETL ที่ปรับขนาดได้ การนำโมเดลด้านวิทยาการข้อมูลไปใช้งานจริง ตลอดจนโครงสร้างพื้นฐานและเครื่องมือบนคลาวด์
- กำหนดแผนงานสำหรับเครื่องมือด้านวิศวกรรมแมชชีนเลิร์นนิงและวิทยาการข้อมูล โดยสร้างเฟรมเวิร์กที่นำกลับมาใช้ซ้ำได้และโซลูชันการนำไปใช้งานที่เป็นมาตรฐาน
- ศึกษาและสร้างต้นแบบโครงสร้างพื้นฐานแมชชีนเลิร์นนิงขั้นสูง จากนั้นแนะนำทีมในการนำไปประยุกต์ใช้
- เร่งการดำเนินงานของทีมด้วยการแก้ไขอุปสรรคและผลักดันการตัดสินใจให้คืบหน้า
- ให้คำปรึกษาแก่ผู้จัดการด้านวิทยาการข้อมูลเกี่ยวกับเครื่องมือบนคลาวด์และโครงสร้างพื้นฐานที่รองรับวงจรชีวิตแมชชีนเลิร์นนิง
- กำหนดแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดด้านวิศวกรรมและส่งเสริมการพัฒนาอย่างต่อเนื่องผ่านการฝึกอบรม การโค้ช การเขียนโปรแกรมแบบคู่ และการตรวจสอบโค้ด
- ช่วยสร้างเฟรมเวิร์กสำหรับการมอนิเตอร์ การแจ้งเตือน การพัฒนา และการทดสอบอัตโนมัติ เพื่อปกป้องความน่าเชื่อถือ ประสิทธิภาพ และความถูกต้องสมบูรณ์ของไปป์ไลน์ โมเดล และโครงสร้างพื้นฐาน
- บันทึกและแบ่งปันการนำไปใช้งานรวมถึงแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดกับผู้นำทั่วทั้งองค์กรด้านข้อมูลของ Kohl's
- ติดตามการพัฒนาของบริการ Google Cloud Platform และแนวปฏิบัติปัจจุบันด้านวิศวกรรมแมชชีนเลิร์นนิงและฝ่ายปฏิบัติการแมชชีนเลิร์นนิง
- ปฏิบัติหน้าที่อื่น ๆ ตามที่ได้รับมอบหมาย
คุณสมบัติ
- วุฒิปริญญาตรีด้านวิทยาการข้อมูล วิทยาการคอมพิวเตอร์ สถิติ คณิตศาสตร์ประยุกต์ หรือสาขาเชิงปริมาณที่เทียบเท่า
- มีประสบการณ์ด้านวิศวกรรมแมชชีนเลิร์นนิงอย่างน้อยห้าปี พร้อมผลงานที่แสดงถึงความสามารถในการส่งมอบโครงการได้สำเร็จด้วยตนเอง
- มีประสบการณ์ด้านการบริหารจัดการหรือการเป็นผู้นำในองค์กรวิทยาการข้อมูลหรือการวิเคราะห์อย่างน้อยสองปี
- มีความเชี่ยวชาญขั้นสูงด้านฝ่ายปฏิบัติการแมชชีนเลิร์นนิง รวมถึงระบบ ML ที่ใช้งานจริง Docker, Kubernetes, CI/CD, การควบคุมเวอร์ชันบน Git, การพัฒนา API, การให้บริการโมเดลแบบแบตช์และแบบเรียลไทม์ และการทดสอบอัตโนมัติ
- มีประสบการณ์ทำงานร่วมกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อนำโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ใช้งานจริงไปติดตั้ง ปรับขนาด และนำไปใช้งานในกระบวนการปฏิบัติการ
- มีความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับแพลตฟอร์มคลาวด์ โดยเฉพาะ Google Cloud Platform รวมถึง Vertex AI, BigQuery และ Dataproc
- มีความรู้กว้างขวางด้าน CI/CD และแนวปฏิบัติโครงสร้างพื้นฐานในรูปแบบโค้ด
- มีความเข้าใจอย่างดีด้านการประมวลผลแบบกระจายและเทคโนโลยีบิ๊กดาต้า เช่น Spark, Kubeflow, Airflow และ SQL
- มีทักษะ Python ระดับสูงและประสบการณ์ใช้ไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิง รวมถึง TensorFlow, PyTorch และ scikit-learn
- มีประสบการณ์ในสภาพแวดล้อม Agile ที่มุ่งเน้นการส่งมอบแบบวนซ้ำและการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง
- มีความเชี่ยวชาญใน Java หรือภาษาโปรแกรมอื่น
- มีประสบการณ์ในธุรกิจค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซ
- มีประสบการณ์ใช้วิธีการและเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ เช่น Gurobi การโปรแกรมเชิงเส้น และการโปรแกรมจำนวนเต็มผสม
- มีประสบการณ์กับระบบ AI แบบใช้เอเจนต์หรือ AI เชิงเอเจนต์ รวมถึงการประสานงานเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติหรือเอเจนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย LLM