Эта роль может быть удаленной в США или Канаде, хотя предпочтительным местом является Сан-Франциско.
О команде
В GET (Growth Experience Technology) мы стимулируем устойчивый рост, переосмысливая, как клиенты обнаруживают, покупают и используют продукты Autodesk. Наша цель — создать бесшовный, основанный на данных опыт, который ощущается простым, предсказуемым и адаптированным к потребностям клиентов, а также облегчает и повышает эффективность поддержки клиентов нашими командами.
Для достижения этой цели мы создаем более интеллектуальные цифровые решения, укрепляем наши платформы и делаем наши усилия в области продаж и маркетинга гораздо более эффективными и взаимосвязанными. Хотя пользовательский опыт будет играть ключевую роль, настоящим прорывом станут технологии, которые обеспечивают лучшее понимание клиентов, более персонализированное взаимодействие и более быстрые циклы продаж.
Что вы будете делать
Организация GET Applied AI ищет опытного старшего менеджера / старшего ведущего специалиста по прикладным ИИ-инженерам для руководства применением ИИ, машинного обучения и передовой аналитики в B2C-бизнесе Autodesk. Эта роль будет играть критически важную руководящую роль в формировании того, как Autodesk использует данные и ИИ для создания платформ электронной коммерции и персонализации будущего.
Прикладные ИИ-инженеры в Autodesk — это как специалисты по данным/исследователи, так и инженеры-программисты, которые разрабатывают и внедряют модели и алгоритмы машинного обучения. В отличие от других компаний, которые разделяют эти роли, наши прикладные ИИ-инженеры работают над проектами от идеи до внедрения.
В качестве старшего ведущего специалиста по прикладному ИИ в Autodesk вы будете отвечать за разработку и обучение передовых моделей и алгоритмов машинного обучения, которые могут эффективно использовать активность пользователей на платформе и отраслевые тенденции для создания персонализированных рекомендаций, доставляемых нашим пользователям в оптимальный момент.
Как старший руководитель в области прикладного ИИ, вы будете определять техническое и стратегическое направление, руководить портфелем высокоэффективных инициатив в области ИИ/МО, развивать таланты и сотрудничать со старшими руководителями бизнеса и технологий для преобразования бизнес-приоритетов Autodesk в масштабируемые ИИ-возможности.
Вы будете отвечать за совершенствование решений машинного обучения, которые используют поведение клиентов, вовлеченность в продукты, торговые сигналы и отраслевые тенденции для создания более релевантного и персонализированного клиентского опыта. Вы также будете помогать устанавливать организационные практики, технические стандарты и операционные механизмы, необходимые для масштабирования прикладного ИИ в Autodesk.
Обязанности
- Определить стратегию прикладного ИИ – определить и продвигать видение, дорожную карту и приоритеты инвестиций для ключевых возможностей в области науки о данных и машинного обучения в B2C-бизнесе Autodesk, включая персонализацию, рекомендательные системы, сегментацию, прогнозирование, экспериментирование, прогнозирование оттока, аналитику продуктов и понимание клиентов.
- Руководить портфелем высокоэффективных инициатив – управлять множеством сложных, кросс-функциональных программ ИИ/МО от стратегии до производства и внедрения в бизнес. Устанавливать четкие приоритеты, метрики успеха, рабочие ритмы и ответственность, чтобы гарантировать, что команда достигает измеримых клиентских и бизнес-результатов.
- Создавать и развивать высокопроизводительную команду – предоставлять руководство, коучинг и карьерное развитие для специалистов по данным и инженеров машинного обучения. Создавать среду, которая привлекает сильные технические таланты, повышает планку исполнения и позволяет людям расти как в технической глубине, так и в лидерстве.
- Обеспечивать техническое руководство – определять техническое направление и инженерные стандарты для систем машинного обучения, разработки моделей, экспериментирования, оценки, развертывания в производственной среде и MLOps. Направлять команды при принятии сложных технических решений, обеспечивая масштабируемость, поддерживаемость и соответствие решений общей технологической архитектуре Autodesk.
- Расширять возможности МО Autodesk – выявлять новые возможности, где ИИ и машинное обучение могут существенно улучшить клиентский опыт или производительность бизнеса. Руководить проектированием и разработкой масштабируемых сквозных платформ и конвейеров МО, которые обеспечивают персонализацию и интеллектуальное принятие решений в масштабе.
- Стимулировать экспериментирование в масштабе – установить надежные практики экспериментирования и измерения, которые увеличивают скорость разработки при сохранении научной строгости. Предоставить командам возможность быстро проверять гипотезы, оценивать производительность моделей, количественно оценивать дополнительное влияние и переводить полученные знания в продуктовые и бизнес-решения.
- Влиять на высшее руководство – выступать в качестве доверенного идейного партнера для старших руководителей в отделах продуктов, инженерии, электронной коммерции, маркетинга, финансов и других подразделений. Формулировать неоднозначные бизнес-задачи, выявлять возможности, где ИИ может создать ценность, рекомендовать приоритеты инвестиций и влиять на стратегические решения посредством данных.
- Обеспечивать кросс-функциональное исполнение – инициировать и руководить крупномасштабными, сложными стратегическими инициативами, охватывающими несколько команд и организаций. Добиваться согласованности между техническими и бизнес-заинтересованными сторонами, разрешать неоднозначность и конкурирующие приоритеты, а также продвигать программы через исполнение и внедрение.
- Продвигать культуру, основанную на данных и ИИ – пропагандировать лучшие практики в области прикладного ИИ, машинного обучения, экспериментирования и принятия решений на основе доказательств. Помогать формировать общий подход Autodesk к ответственному, масштабируемому и ориентированному на бизнес использованию ИИ.
- Преобразовывать технологии в бизнес-воздействие – разрабатывать убедительные нарративы, связывающие данные, производительность моделей, поведение клиентов и финансовые результаты. Четко доносить сложные технические концепции до исполнительного, делового и технического уровней аудитории и обеспечивать увязку инвестиций в ИИ с измеримым воздействием.
- Повышать уровень организации – создавать повторно используемые структуры, процессы и лучшие практики, которые улучшают то, как прикладные ИИ-команды расставляют приоритеты в работе, оценивают возможности, проектируют решения и измеряют результаты. Способствовать сотрудничеству и обмену знаниями между наукой о данных, инженерией МО и смежными техническими организациями.
Минимальные требования
- Степень бакалавра в области науки о данных, статистики, компьютерных наук, инженерии или другой смежной количественной или технической области.
- 10+ лет опыта в области науки о данных, машинного обучения, прикладных исследований или смежных технических дисциплин, со значительным опытом внедрения решений машинного обучения в производственном масштабе.
- Подтвержденный опыт руководства командами, техническими организациями или крупными кросс-функциональными программами, включая определение стратегии, установление приоритетов и управление исполнением нескольких одновременных инициатив.
- Опыт развития технических талантов посредством коучинга, наставничества, технического руководства, управления производительностью или управления персоналом.
- Доказанная способность руководить технической стратегией, проектированием систем машинного обучения и оптимизацией инфраструктуры МО производственного масштаба, включая развертывание моделей, оценку моделей, обработку данных, мониторинг, отладку и оптимизацию моделей.
- 7+ лет опыта проектирования и архитектуры программного обеспечения или систем машинного обучения, включая запуск и эксплуатацию производственных систем.
- Глубокий практический опыт в области машинного обучения, интеллектуального анализа данных, поиска информации, рекомендательных систем или систем персонализации, а также прикладных статистических методов.
- Сильная экспертиза в A/B-тестировании, экспериментальном дизайне, причинно-следственном анализе и измерениях.
- Глубокое понимание статистики, теории вероятностей, аналитики клиентов и продуктов, а также финансового или бизнес-моделирования.
- Доказанная способность преобразовывать неоднозначные бизнес-задачи в стратегии на основе данных и ИИ и увязывать технические инвестиции с измеримым клиентским и бизнес-воздействием.
- Исключительные коммуникативные навыки и навыки управления заинтересованными сторонами, с доказанной способностью влиять на старших технических и бизнес-руководителей.
Предпочтительные квалификации
- Степень магистра или доктора наук в области науки о данных, статистики, компьютерных наук, машинного обучения, инженерии или другой количественной дисциплины.
- 15+ лет опыта в области машинного обучения, науки о данных или смежных дисциплин, в идеале включая опыт в электронной коммерции, персонализации, росте, цифровых продуктах или потребительских платформах.
- 5+ лет опыта технического руководства или руководства персоналом, включая создание и развитие высокопроизводительных команд науки о данных и/или инженерии машинного обучения.
- Опыт определения многолетних стратегий ИИ/МО и их преобразования в организационные дорожные карты, приоритеты инвестиций и измеримые бизнес-результаты.
- Опыт найма, развития и удержания старших специалистов по данным, инженеров машинного обучения и технических руководителей.
- Опыт эффективной работы в матричной среде и влияния на высшее руководство в отделах продуктов, инженерии, маркетинга, финансов и бизнес-подразделениях.
- Практический опыт работы с облачными платформами машинного обучения, такими как AWS или Azure, и глубокое знание современных MLOps, управления моделями, наблюдаемости и передовых практик МО в производственной среде.
- Опыт создания систем персонализации, рекомендаций, ранжирования, прогнозирования, жизненного цикла клиента или систем следующего оптимального действия в значительном масштабе.
Прозрачность заработной платы
Заработная плата является одной из составляющих конкурентного компенсационного пакета Autodesk. Для должностей, расположенных в США, мы ожидаем стартовую базовую заработную плату в диапазоне от 178 875 до 320 650 долларов США. Предложения основаны на опыте кандидата и географическом положении и могут превышать этот диапазон. Помимо базовой заработной платы, наш компенсационный пакет может включать ежегодные денежные бонусы, комиссии для должностей, связанных с продажами, акции и комплексный пакет льгот.
Эта роль может потребовать очного онбординга и/или очной проверки личности.
