Scientifique des données

Prêt à faire passer votre carrière au niveau supérieur ?

Skai (anciennement Kenshoo) est à la recherche des meilleurs et des plus brillants pour rejoindre notre équipe en pleine croissance. Nous sommes fiers de notre logiciel de marketing numérique, leader sur le marché, mais nous sommes encore plus fiers des personnes qui se trouvent derrière. C'est là que vous intervenez !

Scientifique de données (niveau intermédiaire)

Nous sommes à la recherche d'un Data Scientist de niveau intermédiaire ayant une expertise dans le traitement du langage naturel et l'IA générative, capable de fournir du code et des solutions de qualité de production. Dans ce rôle, vous concevrez et mettrez en œuvre des fonctionnalités basées sur l'IA dans le domaine du marketing et du commerce électronique, en menant des prototypes jusqu'à des applications de production évolutives. Le candidat idéal possède une expérience pratique des grands modèles de langage (LLM), des agents d'intelligence artificielle et des pratiques modernes d'apprentissage automatique, et peut combler efficacement le fossé entre les preuves de concept expérimentales et les systèmes robustes du monde réel.

Responsabilités :

- Cas d'utilisation et prototypage de l'IA: Identifier les possibilités d'applications génératives de l'IA et développer des solutions de validation de concept à l'aide de LLM et d'ingénierie rapide. Construire et tester les premiers prototypes (par exemple, résumé automatique de texte, moteurs de recommandation) et définir les exigences pour les interfaces utilisateur et les agents d'intelligence artificielle qui interagissent avec ces modèles.

- Expérimentation et développement de fonctionnalités: Concevoir et réaliser des expériences A/B et autres pour valider les nouvelles fonctionnalités. Analyser les données de marketing et de commerce électronique afin de découvrir les possibilités d'amélioration des produits et de résoudre les problèmes des clients. Développer des solutions basées sur les données (modèles d'apprentissage automatique ou analyses statistiques) pour améliorer les performances des produits et l'expérience des utilisateurs.

- Analyse des données et soutien aux clients: Traiter les demandes de données commerciales ad hoc et traduire les résultats de l'analyse en informations exploitables pour les clients. Présenter clairement les résultats des données (visualisations et rapports) et soutenir les initiatives stratégiques (par exemple, rapports d'analyse marketing avancés). Coordonner avec les équipes externes l'intégration des données dans les produits livrables aux clients.

- Déploiement de la production et intégration du système: Mettre en œuvre et affiner les prototypes d'IA générative pour en faire des fonctionnalités prêtes à être produites. Assurer la stabilité du système en utilisant des pratiques d'ingénierie robustes telles que la gestion des erreurs, les tentatives et la mise en cache pour les appels à l'API LLM. Travailler en étroite collaboration avec les ingénieurs et architectes ML pour intégrer les solutions d'IA aux systèmes externes, en assurant l'évolutivité et la fiabilité dans un environnement cloud.

- Meilleures pratiques et collaboration: Suivre les meilleures pratiques de développement de logiciels - y compris les normes de codage, le contrôle des versions, les révisions de code et les tests unitaires - afin de produire un code maintenable et prêt pour la production. Collaborer efficacement au sein d'équipes interfonctionnelles, contribuer au débogage des problèmes en équipe et documenter clairement les processus et les résultats pour référence ultérieure.

Compétences clés :

- Ingénierie logicielle et maîtrise des données: Solides compétences en programmation Python et en SQL pour la manipulation et l'analyse des données. Capacité démontrée à écrire du code de qualité production (efficace, bien documenté, testé). Expérience de travail avec des environnements en nuage (AWS de préférence) pour le traitement des données et le déploiement de modèles.

- Expertise en NLP et LLM: Expérience pratique des tâches NLP (par exemple, classification de textes, résumés) et de l'utilisation de grands modèles de langage. Familiarité avec le réglage fin des modèles et l'évaluation des performances du LLM sur diverses tâches. La connaissance de techniques avancées de NLP telles que la génération augmentée de recherche (RAG) et l'utilisation de bases de données vectorielles est un plus.

- Développement d'IA générative: Capacité à construire et à développer des applications alimentées par LLM. Compétent en ingénierie prompte et en utilisant les API LLM (par exemple, OpenAI ou Hugging Face endpoints) pour développer des prototypes. A l'aise dans l'implémentation de workflows basés sur des agents - par exemple, en utilisant des frameworks comme LangChain - pour permettre un raisonnement en plusieurs étapes ou des intégrations d'outils. L'expérience des stratégies d'intégration robuste de LLM, telles que la gestion des erreurs et la mise en cache des résultats, est très appréciée.

- MLOps et déploiement: Compréhension de la façon de déployer des modèles d'apprentissage automatique et des services d'IA en production. Familiarité avec la conteneurisation (Docker) et les pipelines d'intégration continue/déploiement continu (CI/CD) pour les projets ML. Connaissance de la construction d'API (par exemple, à l'aide de FastAPI) pour le service de modèles et expérience des outils de surveillance/automatisation des modèles.

- Analyse statistique et sens du produit: Solides bases en statistiques et en conception expérimentale (tests A/B, analyse de régression, inférence causale). Capable d'interpréter les résultats des expériences dans un contexte commercial et d'en tirer des informations exploitables sur les produits. Il est capable de relier les résultats de la science des données à l'expérience de l'utilisateur et à la valeur commerciale, en particulier dans les scénarios de marketing ou de commerce électronique.

- Communication et collaboration: Communicateur efficace capable d'expliquer des concepts complexes d'IA/ML à des parties prenantes non techniques et d'intégrer un retour d'information. Solides compétences en matière de travail en équipe et de gestion de projet, avec une expérience de travail dans des environnements interfonctionnels (équipes d'ingénierie, de produits et de clients) pour fournir des solutions d'IA dans les délais impartis.

Qualifications de base

- Master ou diplôme supérieur en informatique, science des données, statistiques, ingénierie ou dans un domaine quantitatif connexe.

- 3+ ans d'expérience professionnelle en science des données, apprentissage automatique ou IA appliquée (rôle de niveau intermédiaire).

- Maîtrise de Python et de SQL pour l'analyse de données, la modélisation et le développement de logiciels.

- Expérience pratique des projets NLP et LLM, y compris la construction ou la mise au point de modèles de langage et de systèmes complexes de génération augmentée de recherche (RAG).

- Aptitude avérée à concevoir des expériences et à effectuer des analyses statistiques, avec un solide bagage quantitatif.

- Expérience du déploiement de modèles d'apprentissage automatique ou d'applications d'IA dans des environnements de production, à l'aide d'outils tels que les conteneurs Docker et les flux de travail CI/CD.

- Excellentes aptitudes à la communication et expérience de la collaboration au sein d'équipes interfonctionnelles.

Qualifications souhaitées

- Expérience des services et de l'infrastructure de ML en nuage (par exemple, AWS SageMaker, AWS Bedrock ou des plateformes similaires) pour le développement et le déploiement de solutions d'IA.

- Familiarité avec les cadres d'orchestration LLM et les systèmes d'IA basés sur des agents (par exemple, LangChain, LangGraph).

- Connaissance des meilleures pratiques MLOps, y compris la version des modèles, le suivi et l'utilisation d'outils tels que MLflow ou Weights & Biases pour le suivi des expériences.

- Expérience dans le domaine de la technologie du marketing ou du commerce électronique - application de techniques de science des données à des domaines tels que la segmentation de la clientèle, la personnalisation ou l'optimisation du marketing.

- Contributions à des projets open-source ou publications de recherche en NLP, deep learning, ou generative AI (un plus, mais pas obligatoire).

Nous sommes hybrides pour le long terme - avec une bonne combinaison de travail à la maison et au bureau (trois jours au bureau par semaine), des membres de l'équipe passionnés et diversifiés, et une culture d'entreprise dynamique.

La fourchette de salaire annuel pour ce poste est de 130 000 à 145 000 dollars. Le salaire réel variera en fonction de l'expérience, des compétences et des aptitudes du candidat, ainsi que de l'équité interne et des données du marché.

Employeur pour l'égalité des chances

Skai, Inc. est un employeur qui souscrit au principe de l'égalité des chances. À la Skai, nous pensons qu'assurer un lieu de travail diversifié, équitable et inclusif n'est pas seulement un idéal à atteindre ; c'est juste, nécessaire et notre responsabilité en tant qu'êtres humains. L'intégralité de notreengagement en matière de DE&I ( ) et notre cadre global peuvent être consultés sur le site web de notre entreprise et sont alignés sur nos valeurs fondamentales. Nous encourageons vivement les femmes, les personnes de couleur, les personnes bilingues et biculturelles, ainsi que les membres des communautés lesbienne, gay, bisexuelle et transgenre, à présenter leur candidature. Les candidats ne feront l'objet d'aucune discrimination fondée sur la race, la religion, le sexe, l'origine nationale, l'ethnie, l'âge, le handicap, l'affiliation politique, l'orientation sexuelle, l'identité de genre, la couleur, l'état civil, l'état de santé, y compris le syndrome d'immunodéficience acquise (SIDA) et les affections liées au SIDA, ou tout autre statut protégé. En outre, conformément à la Fair Chance Ordinance de San Francisco, nous encourageons et prenons en considération les candidats qualifiés dont le casier judiciaire est vierge de toute arrestation ou condamnation.

Candidats handicapés

Des aménagements raisonnables seront effectués pour permettre aux candidats handicapés qualifiés de participer à la procédure de candidature. Veuillez indiquer par écrit vos besoins particuliers au moment de la candidature.

Skai est un employeur E-Verify