Kanada
Meridian OneCap Credit Corp.
Toast
Staff Data Scientist
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Über die Stelle
Toast entwickelt Technologie, um Restaurants und lokalen Unternehmen zu helfen, in einer digitalen Welt erfolgreich zu sein, und unterstützt Geschäftsinhaber bei Betrieb, Umsatzsteigerung, Kundenbindung und Mitarbeiterzufriedenheit.
Als Staff Data Scientist leiten Sie die Entwicklung und Implementierung von skalierbaren ML-Systemen für Anwendungsfälle wie Menüempfehlungen, Bedarfsprognosen, Angebotszielgruppenansprache und Gästepersonalisierung. Sie agieren als technischer Vordenker für Teams, etablieren Best Practices und beeinflussen die Roadmap für ML-gestützte Produkte, die wichtige Geschäftsergebnisse unterstützen. Ihre Arbeit wird strategische Entscheidungen maßgeblich prägen und das Kundenerlebnis in großem Maßstab verbessern.
KI bei Toast
Bei Toast ist es einer unserer Unternehmenswerte, dass wir hungrig darauf sind, zu bauen und zu lernen. Wir glauben, dass das Erlernen neuer KI-Tools uns befähigt, schneller, unabhängiger und mit höherer Qualität für unsere Kunden zu bauen. Wir stellen diese Werkzeuge allen Disziplinen zur Verfügung, von Engineering und Produkt bis hin zu Vertrieb und Support, und sind inspiriert davon, wie unsere Toasters bereits jetzt mit ihnen echten Mehrwert schaffen. Diejenigen, die hier erfolgreich sind, sind diejenigen, die Veränderungen annehmen, die es uns ermöglichen, mehr für unsere Kunden zu bauen; das ist ein Kernbestandteil unserer Kultur.
Menschen sind die geheime Zutat in unserem Erfolgsrezept
Bei Toast sind unsere Mitarbeiter unsere geheime Zutat – wenn sie erfolgreich sind, sind wir erfolgreich. Die Restaurantbranche bringt Menschen mit einer Vielzahl von Hintergründen, Erfahrungen und Perspektiven zusammen, und wir schätzen dieselbe Vielfalt bei Toast. Wir bemühen uns, eine Kultur zu schaffen, die auf Authentizität, Respekt und Bescheidenheit basiert, in der jeder Toaster eine echte Chance hat, zu wachsen, beizutragen und seine beste Arbeit zu leisten – und damit die Messlatte für außergewöhnliche Erlebnisse für unsere Kunden und füreinander höher zu legen.
Diese Stelle ist für eine aktuelle Vakanz.
#LI-Remote
Wie Toast KI im Einstellungsprozess einsetzt
Während des gesamten Einstellungsprozesses ist es unser Ziel, Sie kennenzulernen. Wir nutzen KI-Tools, um unsere Recruiter und Interviewer bei Aufgaben wie Notizen machen, Zusammenfassungen und Dokumentation von Interviews zu unterstützen, damit sie sich voll und ganz auf Ihr Gespräch konzentrieren können. Alle Einstellungsentscheidungen werden von Menschen getroffen. Wir bitten Sie, Interviews und Bewertungen eigenständig durchzuführen, ohne Echtzeit-KI-Tools, Aufzeichnungs- oder Transkriptionsbots, es sei denn, wir informieren Sie im Voraus anders. Weitere Informationen finden Sie unter: careers.toasttab.com/ai-in-hiring
Unser Ansatz für hybrides Arbeiten
Wir verfolgen ein hybrides Arbeitsmodell, das die persönliche Zusammenarbeit fördert und gleichzeitig individuelle Bedürfnisse berücksichtigt. Unser Ziel ist es, eine starke Kultur der Verbundenheit aufzubauen, während wir gemeinsam daran arbeiten, die Gastgewerbebranche zu stärken, unabhängig vom Standort.
Besuchen Sie die Seite Standorte auf unserer Karriereseite, um mehr über unsere Erwartungen im Büro nach Region zu erfahren: careers.toasttab.com/locations-toast
Bewerben Sie sich noch heute!
Toast setzt sich für die Schaffung eines zugänglichen und integrativen Einstellungsprozesses ein. Als Teil dieses Engagements bemühen wir uns, Menschen mit Behinderungen angemessene Vorkehrungen zur Verfügung zu stellen, um ihnen den Zugang zum Einstellungsprozess zu ermöglichen. Wenn Sie eine Vorkehrung benötigen, um auf die Bewerbung oder den Interviewprozess zuzugreifen, kontaktieren Sie bitte candidateaccommodations@toasttab.com [candidateaccommodations@toasttab.com].
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Für Stellen in den Vereinigten Staaten ist es in Massachusetts rechtswidrig, einen Lügendetektortest als Bedingung für eine Anstellung oder Weiterbeschäftigung zu verlangen oder durchzuführen. Ein Arbeitgeber, der gegen dieses Gesetz verstößt, unterliegt strafrechtlichen Sanktionen und zivilrechtlichen Haftungen.
Ein Tag im Leben (Aufgaben)
- Verantwortlich für den gesamten machine learning-Lebenszyklus – von der Problemdefinition und Datenexploration bis hin zu Modellierung, Bereitstellung und Überwachung – für geschäftskritische Initiativen.
- Entwurf und Implementierung fortschrittlicher ML- und statistischer Modelle zur Verbesserung der Produktleistung, der betrieblichen Effizienz oder der Kundeneinblicke.
- Zusammenarbeit mit Ingenieuren, Produktmanagern und Stakeholdern zur Definition des Projektumfangs, der Erfolgsmetriken und der Integrationsstrategie.
- Leitung von Architekturentscheidungen, Festlegung von Modellierungsstandards und Förderung von Best Practices für Experimente, Validierung und Produktivsetzung.
- Mentoring anderer Data Scientists und Anhebung des technischen Niveaus durch Design-Reviews, Feedback und Weitergabe von Fachwissen.
- Proaktive Identifizierung von Bereichen, in denen Data Science Geschäftswert schaffen kann, und Leitung funktionsübergreifender Bemühungen zur Förderung dieser Chancen.
- Nutzung modernster KI-Tools zur Verbesserung Ihres Entwicklungs-Workflows, zur Steigerung der Geschwindigkeit und zur Pionierarbeit bei neuen Ansätzen für die Erstellung – Beitrag zu einer Kultur der Innovation und Produktivität im gesamten Team.
Mindestanforderungen
Was Sie brauchen, um erfolgreich zu sein (Anforderungen)
- 5+ Jahre Erfahrung in Data Science mit nachweislicher Erfolgsbilanz bei der Bereitstellung von Produktions-ML-Systemen, die messbare Auswirkungen erzielen.
- Tiefgreifende Kenntnisse statistischer Modellierung, machine learning (z. B. baumbasierte Modelle, Zeitreihen, deep learning) und Modellbewertung.
- Erfahrung in der Arbeit mit realen Produktdaten im großen Maßstab und der Übersetzung von unklaren Problemen in gut definierte ML-Lösungen.
- Erfahrung mit verteilter Datenverarbeitung und -training, Echtzeit-Inferenz und ML-Ops-Frameworks.
- Vorerfahrung im Mentoring anderer Data Scientists oder in der Rolle eines technischen Leiters.
- Erfahrung in der Leitung von Experimenten (z. B. A/B-Tests), kausaler Inferenz und Echtzeit-Entscheidungssystemen.
- Beherrschung von Python und SQL sowie Erfahrung mit ML-Frameworks (z. B. scikit-learn, PyTorch, TensorFlow).
- Starkes Verständnis von Software-Engineering-Prinzipien, einschließlich modularem Design, Versionskontrolle, Tests und CI/CD.
- Praktische Erfahrung mit Cloud-Plattformen (vorzugsweise AWS), einschließlich Tools wie SageMaker, Athena, Glue, DynamoDB und Bedrock.
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, sowohl technische als auch nicht-technische Stakeholder zu beeinflussen.
- Ausgeprägtes Geschäftsverständnis mit der Fähigkeit, technische Lösungen mit Unternehmenszielen abzustimmen.
Zusätzliche Zutaten*
- Ein fortgeschrittener Abschluss in Informatik, Statistik oder einem verwandten MINT-Fach ist von Vorteil.
- Vertrautheit mit MLOps-Tools für Überwachung, Drift-Erkennung, Retraining und Erklärbarkeit.
- Erfahrung im Fine-Tuning von LLMs und Anwendung von Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) zur Verbesserung der Modellleistung und -ausrichtung.
Unsere Philosophie der Gesamtvergütung
Wir bemühen uns, wettbewerbsfähige Vergütungs- und Leistungsprogramme anzubieten, die dazu beitragen, die besten und klügsten Köpfe unserer Branche zu gewinnen, zu binden und zu motivieren. Unser Gesamtvergütungspaket geht über ein großartiges Verdienstpotenzial hinaus und bietet die Mittel für einen gesunden Lebensstil mit der Flexibilität, die sich ändernden Bedürfnisse der Toasters zu erfüllen. Erfahren Sie mehr über unsere Leistungen unter careers.toasttab.com/toast-benefits.
Die Gehaltsspanne für diese Position ist unten aufgeführt. Das Einstiegsgehalt wird auf der Grundlage von Fähigkeiten, Erfahrung und geografischem Standort festgelegt. Zusätzlich zum Grundgehalt umfassen unsere Gesamtvergütungskomponenten eine Barvergütung (Überstunden, Bonus/Provisionen, falls zutreffend), Aktienoptionen und Leistungen.
Gehaltsspanne
$127,000—$203,000 CAD
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