Target, mağazaları ve dijital ticaret kanalları aracılığıyla tüketicilere hizmet veren büyük bir Amerikan perakendecisidir. 1946 yılında kurulan şirket, değer, tasarım, yenilikçilik ve kolay alışverişe odaklanarak perakendecilik, e-ticaret ve tüketici odaklı deneyimleri bir araya getirir. Target’ın geniş organizasyonunda perakende sektörünün farklı alanlarında çalışan ekipler yer alır; şirket ayrıca sorumlu kurumsal uygulamalar, çevre yönetimi, etik faaliyetler ve hayır amaçlı bağışlar yoluyla toplulukları destekler.
Kıdemli Baş Makine Öğrenimi Mühendisi, Uygulamalı Yapay Zekâ ve LLM’ler
Target’ın perakende iş kolu için üretim ortamında çalışan yapay zekâ ve makine öğrenimi uygulamalarının geliştirilmesine liderlik edin. LLM’ler, uygulamalı makine öğrenimi, sistem mimarisi, dağıtım ve operasyon alanlarında uygulamalı teknik yönlendirme sağlayın.
Açıklama
- İş akışlarını otomatikleştiren ve faydalı içgörüler sunan yapay zekâ ve makine öğrenimi uygulamaları geliştirin ve işletin.
- Veri bilimcileri, mühendislik, ürün, platform, güvenlik ve iş ekipleriyle iş birliği yapın.
- Belirsiz iş ihtiyaçlarını uygulanabilir ve ölçeklenebilir teknik çözümlere dönüştürün.
- Uygulamaya dönük teknik katkılar sunarak yapay zekâ mühendisliği çalışmalarına liderlik edin.
- Mimari ve tasarım kararlarına yön verilmesine yardımcı olun.
- Uygun modelleri, çerçeveleri ve araçları değerlendirin ve seçin.
- Üretim standartlarını karşılayan, sürdürülebilir kod geliştirin.
- Geliştirme, test, dağıtım, gözlemlenebilirlik, dokümantasyon ve devam eden destek için uygulamalar belirleyin.
- Yapay zekâ uygulamalarının güvenli, güvenilir, sürdürülebilir ve kurumsal standartlarla uyumlu olmasını sağlayın.
- Teknik yaklaşımları belirlemek, uygulama risklerini ortaya çıkarmak, engelleri gidermek ve yeniden kullanılabilir yapay zekâ mühendisliği kalıpları geliştirmek için kıdemli mühendisler ve liderlerle çalışın.
- Yapay zekâ, makine öğrenimi, LLM’ler, ajan tabanlı sistemler ve yazılım mühendisliği alanlarındaki gelişmeleri takip edin.
- Ekibin teknik becerilerini ve uygulamalarını güçlendirirken ölçülebilir iş etkisi yaratan, üretime hazır yapay zekâ uygulamaları sunun.
Gereksinimler
- Bilim, teknoloji, mühendislik veya matematik gibi nicel bir alanda dört yıllık üniversite derecesi ya da eşdeğer sektör deneyimi.
- Bilgisayar bilimi, makine öğrenimi, yapay zekâ, uygulamalı matematik veya ilgili bir teknik alanda yüksek lisans derecesi tercih edilir.
- Üretim sistemleri geliştirme ve işletme dâhil, en az beş yıllık uygulamalı yazılım mühendisliği deneyimi.
- LLM destekli ürünler, ajan tabanlı sistemler, uygulamalı makine öğrenimi çözümleri, yoğun veri kullanan uygulamalar veya akıllı otomasyon gibi yapay zekâ ve makine öğrenimi uygulamaları geliştirme konusunda güçlü deneyim.
- Python’da yetkinlik ve PyTorch, TensorFlow, LangChain, LlamaIndex veya Semantic Kernel gibi modern yapay zekâ, makine öğrenimi ya da derin öğrenme çerçeveleriyle deneyim.
- Model API’leri, istem orkestrasyonu, ajan geliştirme, geri getirmeyle zenginleştirilmiş üretim, değerlendirme çerçeveleri, gözlemlenebilirlik araçları, bulut makine öğrenimi platformları, konteynerler veya orkestrasyon teknolojileriyle deneyim.
- Yapay zekâ sistemleri için sistem tasarımı, uygulama mimarisi, model ve çerçeve tercihleri, deneyler, değerlendirme, performans optimizasyonu ve üretime dağıtım konularında güçlü anlayış.
- Ölçeklenebilir, sürdürülebilir ve iyi test edilmiş hizmetler, API’ler, veri hatları, uygulamalar veya platformlar geliştirme deneyimi.
- Sürüm kontrolü, CI/CD, kod incelemesi, dokümantasyon, operasyonel izleme ve üretim desteği deneyimi.
- Belirsiz iş ihtiyaçlarını tanımlı teknik yaklaşımlara dönüştürme ve farklı işlevlerden paydaşlarla etkili çalışabilme.
- Teknik kavramları mühendislere, veri bilimcilerine, ürün ortaklarına, iş paydaşlarına ve liderlere açıklama dâhil güçlü iletişim becerileri.
- Mühendislere mentorluk yapabilme, teknik yönün belirlenmesine katkı sunma ve mühendislik uygulamalarını iyileştirme becerisi.
- Kendi kendini yönlendirebilen ve sonuç odaklı olma; güçlü sorumluluk bilinci, sağduyulu karar verme ve yüksek teknik standartları korurken hızlı ilerleyebilme.
- İş birliğine açık yaklaşım; sürekli öğrenmeye, bilgi paylaşımına ve güvenilir yapay zekâ sistemleri geliştirmeye bağlılık.
- Target aksini belirtmediği sürece iş, birincil çalışma konumunun bulunduğu ülke içinde yürütülmelidir.
Yan Haklar
- Sağlık, göz, diş ve hayat sigortası ile daha fazlasını içerebilen kapsamlı sağlık programları.
- 401(k) emeklilik planı.
- Çalışan indirimi.
- Kısa süreli maluliyet teminatı.
- Uzun süreli maluliyet teminatı.
- Ücretli hastalık izni.
- Ücretli ulusal tatiller.
- Ücretli yıllık izin.
- Finans, eğitim ve esenlik yardımları.