Kohl's là một công ty bán lẻ của Hoa Kỳ, kết hợp mạng lưới cửa hàng trên toàn quốc với nền tảng mua sắm trực tuyến. Danh mục sản phẩm của công ty bao gồm quần áo, đồ gia dụng, sản phẩm làm đẹp và các mặt hàng thiết yếu hằng ngày khác, trong đó có các sản phẩm làm đẹp của Sephora thông qua quan hệ hợp tác Sephora at Kohl’s. Hoạt động của công ty không chỉ giới hạn ở bán lẻ trực tiếp đến khách hàng mà còn bao gồm các trung tâm phân phối, đội ngũ tín dụng và trung tâm cuộc gọi, cùng các bộ phận thiết kế và chức năng doanh nghiệp. Vì vậy, các cơ hội việc làm tại Kohl's có thể bao gồm những vị trí hỗ trợ thương mại đa kênh, vận hành cửa hàng, hoàn tất đơn hàng, dịch vụ khách hàng và các đội ngũ bán lẻ doanh nghiệp, với trọng tâm được nêu là dịch vụ ưu tiên khách hàng và văn hóa nơi làm việc hòa nhập.
Nhà khoa học dữ liệu cấp cao, AI/ML — Làm việc từ xa tại Wisconsin
Dẫn dắt các sáng kiến AI/ML nâng cao, đánh giá LLM và AI có trách nhiệm cho hoạt động bán lẻ của Kohl’s. Ứng dụng khoa học dữ liệu để cải thiện việc ra quyết định, đổi mới và các kết quả kinh doanh có thể đo lường.
Mô tả
- Sử dụng dữ liệu và thông tin chi tiết để định hướng quyết định, thiết lập mục tiêu và xác định các đòn bẩy nhằm cân bằng mục tiêu của nhóm
- Dẫn dắt các dự án khoa học dữ liệu từ xác định vấn đề đến triển khai mô hình
- Giám sát các thử nghiệm được thiết kế để trả lời những câu hỏi kinh doanh cụ thể
- Xác định cơ hội cải thiện các chỉ số kinh doanh quan trọng và dẫn dắt việc cải thiện đó
- Chuyển hóa kết quả khoa học dữ liệu thành kết quả kinh doanh và giá trị có thể đo lường
- Xây dựng quan hệ với các đối tác kinh doanh nhằm hỗ trợ sự liên kết liên chức năng và việc áp dụng các năng lực khoa học dữ liệu
- Cố vấn và hỗ trợ các nhà khoa học dữ liệu cấp dưới
- Theo dõi các phát triển về khoa học dữ liệu và công nghệ, đồng thời xác định cơ hội ứng dụng chúng tại Kohl’s
- Tạo các giải pháp AI/ML mang tính chỉ dẫn, bao gồm mô hình nền tảng và hệ thống dự đoán
- Phát triển các khung đánh giá định lượng cho LLM, SLM và các hệ thống đa tác tử
- Áp dụng các phương pháp AI có trách nhiệm, bao gồm phát hiện thiên lệch, ràng buộc công bằng, hợp đồng dữ liệu và kiểm soát rủi ro mô hình
- Kết nối đồ thị tri thức doanh nghiệp và các lớp ngữ nghĩa với quy trình RAG cùng cơ sở dữ liệu vector hoặc hệ thống tìm kiếm
- Giám sát dữ liệu suy luận trong môi trường sản xuất để phát hiện độ trôi khái niệm, suy giảm dữ liệu và thoái hóa mô hình
Yêu cầu
- Ít nhất 6 năm kinh nghiệm phát triển, đánh giá hoặc áp dụng các giải pháp AI/ML hiện đại như LLM, RAG, tối ưu hóa hoặc phương pháp nhân quả, phù hợp với vấn đề kinh doanh
- Ít nhất 6 năm chứng minh kiến thức về đánh giá AI, các thực hành AI có trách nhiệm và giảm thiểu thiên lệch hoặc rủi ro
- Ít nhất 6 năm kinh nghiệm đánh giá các hệ thống GenAI và đa tác tử trong môi trường sản xuất bằng bộ dữ liệu chuẩn, phương pháp LLM-as-a-judge, phân tích tỷ lệ kích hoạt cơ chế bảo vệ và phân tích lỗi phản hồi
- Bằng cử nhân về khoa học dữ liệu, khoa học máy tính, thống kê, toán học ứng dụng hoặc lĩnh vực định lượng tương đương
- Ít nhất 6 năm kinh nghiệm khoa học dữ liệu với mức độ phức tạp tăng dần, hoặc 3 năm với bằng thạc sĩ
- Thành thạo việc xây dựng và triển khai các thuật toán nâng cao bằng phương pháp học máy, thống kê và tối ưu hóa
- Thành thạo chuyên sâu các công cụ phân tích, ngôn ngữ lập trình và nền tảng đám mây hiện đại, bao gồm Python, R, Spark, SQL và GCP
- Khả năng giải quyết vấn đề tốt, tập trung vào phát triển sản phẩm
- Kinh nghiệm thiết kế các thử nghiệm nhanh và lặp lại với tốc độ cao
- Khả năng đã được chứng minh trong việc dẫn dắt đội ngũ vượt qua các thách thức kỹ thuật chưa rõ ràng và tạo ra tác động kinh doanh
- Ưu tiên: Bằng thạc sĩ và/hoặc tiến sĩ
- Ưu tiên: Kinh nghiệm trong lĩnh vực bán lẻ và logistics
- Ưu tiên: Kinh nghiệm trong quản lý hàng hóa và/hoặc chuỗi cung ứng
- Ưu tiên: Kinh nghiệm phát triển các mô hình kỹ thuật số và/hoặc tiếp thị