Lead Machine Learning Engineer - Merchandising AI (ML Ops)

Название: Ведущий инженер по машинному обучению — Merchandising AI (ML Ops) Местоположение: 7000 Target Pkwy N,NCD-0375 Brooklyn Park,MN 55445 / Удаленно или гибридно

Местоположение: 7000 Target Pkwy N,NCD-0375 Brooklyn Park,MN 55445 Рабочее место: Удаленно или гибридно Занятость: Полный рабочий день Диапазон оплаты: 132 000,00–238 000,00 долларов США Оплата основана на нескольких факторах, которые зависят от должности. Они включают рынки труда и в некоторых случаях могут включать образование, опыт работы и сертификацию. Помимо заработной платы, Target заботится о вас и инвестирует в вас как в члена команды, чтобы вы могли позаботиться о себе и своей семье. Target предлагает соответствующим критериям членам команды и их иждивенцам комплексные медицинские льготы и программы, которые могут включать медицинское страхование, страхование зрения, стоматологическое страхование, страхование жизни и многое другое, чтобы помочь вам и вашей семье заботиться о себе в целом. Другие льготы для соответствующих критериям членов команды включают 401(k), скидку для сотрудников, краткосрочную нетрудоспособность, долгосрочную нетрудоспособность, оплачиваемый больничный, оплачиваемые национальные праздники и оплачиваемый отпуск. Ознакомьтесь с конкурентоспособными льготами от финансовых и образовательных до оздоровительных и других на странице льгот Target careers. ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ К НАМ В КАЧЕСТВЕ ВЕДУЩЕГО ИНЖЕНЕРА ПО МАШИННОМУ ОБУЧЕНИЮ — MERCHANDISING AI О нас: Работа в Target означает помощь всем семьям в открытии для себя радости повседневной жизни. Мы воплощаем это видение в жизнь благодаря нашим ценностям и культуре. Узнайте больше о Target здесь. Работа в Target Data Sciences дает возможность разрабатывать и управлять передовыми предиктивными алгоритмами, которые используют данные в большом масштабе для автоматизации и оптимизации решений. Независимо от того, присоединитесь ли вы к нашим командам прикладных наук о данных или машинного обучения, вам будет предложено использовать впечатляющую широту данных Target для создания алгоритмов, которые обеспечивают работу решений, на которые полагаются наши партнеры в области цифрового маркетинга, оптимизации цепочек поставок, передового ИИ, поиска и персонализации. Каждый специалист в команде Target Data Sciences может рассчитывать на моделирование и науку о данных, разработку программного обеспечения/продуктов с высокопроизводительным кодом для масштабируемой производительности моделей. В качестве ведущего инженера по машинному обучению — Merchandising, вы присоединитесь к команде Data Sciences, отвечающей за создание и оптимизацию данных и моделей, используемых для создания лучшего в своем классе продукта для мерчандайзинга. Вы сыграете ключевую роль в проектировании, внедрении и оптимизации производственных решений машинного обучения. Мы также ожидаем, что вы будете понимать передовые методы проектирования программного обеспечения, участвовать в проверке кода и создавать поддерживаемую, хорошо протестированную кодовую базу с соответствующей документацией. На организационном уровне вы можете проводить обучающие сессии, представлять работу техническим и нетехническим коллегам/руководителям, накапливать знания о бизнес-приоритетах/стратегических целях и использовать эти знания при разработке требований и решений для каждой бизнес-потребности. Основные обязанности этой должности изложены в этом описании вакансии. Служебные обязанности могут меняться в любое время в связи с потребностями бизнеса. О вас: Диплом бакалавра (4 года обучения) в количественных дисциплинах (наука, технологии, инженерия, математика) или эквивалентный опыт Степень магистра в области компьютерных наук, прикладной математики, статистики, физики или эквивалентный опыт работы или опыт в прикладном машинном обучении Более 5 лет опыта в разработке приложений машинного обучения от начала до конца, включая конвейеры данных, оптимизацию моделей, развертывание и проектирование API Обширный опыт работы с фреймворками прикладного машинного обучения и способность разрабатывать высокораспределенные системы машинного обучения в масштабе Высокое владение программированием на Python Глубокое понимание практик CI/CD для систем машинного обучения и принципов ML Ops Обширный опыт работы с Vertex AI от Google Cloud и/или более широкой экосистемой машинного обучения на основе облачных технологий Подтвержденные знания различных фреймворков тестирования и контейнеризации, таких как Docker и Kubernetes Руководство разработкой агентных ИИ-решений, которые связывают данные, инструменты, API и бизнес-правила в сквозные рабочие процессы принятия решений Подтвержденный опыт проектирования и разработки REST API Обширное понимание технологий больших данных, включая Hadoop, Spark и Kafka Доказанная способность сотрудничать с специалистами по данным, инженерами-программистами и менеджерами по продуктам для предоставления масштабируемых решений машинного обучения Отличные коммуникативные навыки с умением рассказывать истории на основе данных с помощью визуализаций и повествований Способность наставничать инженеров и помогать устанавливать инженерные стандарты, архитектурные шаблоны и лучшие практики для разработки ИИ/МО и облачных технологий. Самостоятельность, ориентация на результат и способность соблюдать сжатые сроки Мотивированный командный игрок, который преуспевает в глобальной среде сотрудничества Эта должность может рассматриваться для удаленного или гибридного (внутренне в Target известного как "Flex for Your Day") рабочего arrangements в зависимости от потребностей Target. Удаленный рабочий arrangement означает, что член команды работает полный рабочий день из дома или другого места, которое не является местом Target, не имеет рабочего места в Target и может приезжать в штаб-квартиру до 4 раз в год. Гибридный/Flex for Your Day рабочий arrangement означает, что основная роль члена команды может выполняться удаленно или на месте в Target, в зависимости от того, что требуется для вашей роли, команды и задач в данный день. Рабочие обязанности не могут выполняться за пределами страны основного места работы, если иное не предписано Target. Право на льготы Пожалуйста, ознакомьтесь с информацией о праве на льготы для этой должности. Закон об американцах с ограниченными возможностями (ADA) В соответствии с государственными и федеральными законами Target будет предоставлять разумные приспособления для соискателей с ограниченными возможностями. Если для участия в процессе подачи заявления на вакансию или собеседования требуются разумные приспособления, пожалуйста, свяжитесь с контакт рекрутера. Запросы, не связанные с приспособлениями, такие как последующие обращения по поводу заявления или технические проблемы, не будут обрабатываться через этот канал. Крайний срок подачи заявок: 29.10.2026