Depop

Ingeniero Senior de Machine Learning, Ranking

PythonAWSGCP
Traducción automática. Consulta el original.

Descripción de la empresa

Depop es un mercado de moda circular entre pares donde cualquiera puede comprar, vender y descubrir moda de segunda mano.

Nuestra misión es simple: hacer que la moda sea circular haciendo que la segunda mano sea tan emocionante y gratificante como comprar algo nuevo.

Fundada en 2011, la diversa comunidad de Depop ha ayudado a llevar la reventa al corriente, donde comprar de segunda mano ya no es una alternativa, sino la forma en que personas de diferentes edades interactúan ahora con la moda. Hoy en día, más de 56 millones de usuarios registrados acuden a Depop para encontrar grandes ofertas, expresar su propio estilo personal y dar una vida más larga a la ropa. Creemos que todo lo que deseas ya existe, y nuestro papel es ayudar a las personas a descubrirlo.

Impulsada por un equipo de más de 500 personas, nuestra empresa tiene su sede en Londres, con oficinas en Nueva York. En 2021, Depop se convirtió en una subsidiaria de propiedad total de Etsy, el mercado global de productos únicos y creativos, y continúa operando como una empresa independiente. Para más información, visita depop.com depop.com

Nuestro objetivo es crear un entorno inclusivo donde todos sean bienvenidos, sin importar quiénes sean o de dónde vengan. Así como nuestra plataforma conecta a personas a nivel mundial, creemos que nuestro lugar de trabajo debe reflejar la diversidad de las comunidades a las que servimos. Nos nutrimos del poder de las diferentes perspectivas y experiencias, sabiendo que impulsan la innovación y nos acercan a nuestros usuarios.

Estamos orgullosos de ser un empleador que ofrece igualdad de oportunidades, proporcionando oportunidades de empleo sin distinción de edad, etnia, religión o creencia, identidad de género, sexo, orientación sexual, discapacidad, embarazo o maternidad, matrimonio y unión civil, o cualquier otro estado protegido. Estamos en continua evolución de nuestros procesos de contratación para garantizar la equidad y estamos abiertos a acomodar cualquier necesidad que puedas tener.

PUESTO

Depop busca un Ingeniero de Machine Learning para unirse al equipo de Ranking en el Reino Unido. Trabajarás junto a Científicos de ML, Ingenieros Backend, MLOps e Ingenieros de ML para construir, desplegar, mantener y monitorizar los sistemas de machine learning que potencian la clasificación personalizada en superficies clave de la aplicación Depop, incluyendo resultados de búsqueda y recomendaciones.

El equipo de Ranking desarrolla modelos de aprendizaje para clasificar (learning-to-rank) que personalizan el orden de los artículos para millones de usuarios cada día. Estos modelos se despliegan para inferencia en tiempo real y se integran en múltiples servicios de la plataforma Depop.

Como Ingeniero de ML Senior en este equipo, desempeñarás un papel clave en la construcción de la infraestructura y los sistemas necesarios para entrenar, desplegar y operar modelos de clasificación escalables en producción.

Divulgación de IA: Utilizamos herramientas de IA (Google Gemini) para ayudar a nuestro equipo a buscar y revisar solicitudes para puestos con un alto volumen de candidaturas. Estas herramientas ayudan a nuestros reclutadores a identificar talento excelente, pero no reemplazan la toma de decisiones humana. En Depop, cada decisión de contratación la toma un humano.

Si, debido a una discapacidad, necesitas adaptaciones para completar la solicitud, por favor, háznoslo saber enviando un correo electrónico con tu nombre, el puesto al que te gustaría postular y el tipo de apoyo que necesitas para completar la solicitud a adjustments@depop.com [adjustments@depop.com].

RESPONSABILIDADES

Tú:

  1. Diseñarás e implementarás pipelines para entrenar, evaluar, desplegar y monitorizar modelos de aprendizaje para clasificar.
  1. Trabajarás estrechamente con Científicos de ML para poner en producción modelos de clasificación, mejorando la fiabilidad, latencia y observabilidad.
  1. Construirás y optimizarás sistemas de servicio de modelos en tiempo real que ofrezcan clasificaciones personalizadas en toda la aplicación.
  1. Colaborarás con equipos backend y de producto para definir requisitos de integración y coordinar el despliegue de servicios de clasificación.

Ayudarás a extender la infraestructura de ML para sistemas de clasificación en colaboración con el equipo de MLOps, incluyendo:

  1. Flujos de trabajo de entrenamiento de modelos reproducibles
  1. Pipelines de CI/CD para el despliegue de modelos
  1. Servicio de modelos en tiempo real y por lotes
  1. Consistencia de características online/offline a través del almacén de características
  1. Monitorización y alertas para modelos en producción
  1. Mantendrás altos estándares de excelencia operativa, incluyendo pruebas, monitorización, mantenimiento y respuesta a incidentes.
  1. Contribuirás a una sólida cultura de ingeniería centrada en la escalabilidad, la experimentación y el impacto medible.

HABILIDADES Y EXPERIENCIA REQUERIDAS

  1. Experiencia demostrada en la construcción y despliegue de pipelines de machine learning en entornos de producción.
  1. Experiencia trabajando con sistemas de clasificación, recomendación o recuperación.
  1. Sólida comprensión de los flujos de trabajo de machine learning, desde la experimentación hasta el despliegue en producción.
  1. Experiencia diseñando y operando sistemas en entornos de nube modernos (por ejemplo, AWS o GCP).
  1. Sólida mentalidad de propiedad con la capacidad de trabajar de forma independiente en un entorno de ritmo rápido.
  1. Excelentes habilidades de comunicación y capacidad para colaborar con partes interesadas interfuncionales.
  1. Una curiosidad genuina por la IA y la voluntad de explorar cómo puede mejorar tu trabajo diario.

TECNOLOGÍAS Y HERRAMIENTAS

  1. Python
  1. Frameworks de Machine learning (por ejemplo, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn)
  1. Herramientas de ML / MLOps (por ejemplo, SageMaker, MLflow, TFServing)
  1. Spark y Databricks
  1. Servicios de AWS (por ejemplo, IAM, S3, Redis, ECS)
  1. Herramientas y mejores prácticas de CI/CD
  1. Sistemas de datos de streaming y por lotes (por ejemplo, Kafka, Airflow, RabbitMQ)

Información adicional

Salud + Bienestar Mental

  • Acceso a atención médica PMI y plan de efectivo con Bupa
  • Asesoramiento y coaching subvencionados con Self Space
  • Esquema de bicicleta al trabajo con opciones de Evans o la Iniciativa Green Commute
  • Programa de Asistencia al Empleado (EAP) para apoyo confidencial 24/7
  • Primeros auxilios de salud mental en toda la empresa para apoyo y orientación

Equilibrio Vida/Trabajo

  • 25 días de vacaciones anuales con la opción de prorrogar hasta 5 días
  • Horas de impacto: Hasta 2 días de permiso pagado adicional al año para voluntariado
  • Sabbatical de 4 semanas totalmente pagado tras completar 5 años de servicio consecutivo con Depop, para darte la oportunidad de recargar energías o hacer algo que te guste.
  • Trabajo Flexible: Modelo de trabajo híbrido MyMode con opciones Flex, Oficina y Remoto *dependiendo del puesto
  • Todas las oficinas admiten perros

Vida Familiar

  • Para el progenitor biológico: 20 semanas de permiso parental pagado para empleados regulares a tiempo completo
  • Para los no progenitores biológicos: 12 semanas de permiso parental pagado para empleados regulares a tiempo completo
  • Permiso de FIV, permiso parental compartido y permiso pagado de emergencia para padres/cuidadores

Aprender + Crecer

  • Charlas de desarrollo dos veces al año y revisiones de desempeño anuales
  • Presupuesto de aprendizaje
  • Mejora de las habilidades de nuestros empleados con talleres de formación, materiales y recursos en toda la empresa

Tu Futuro

  • Seguro de vida (compensación financiera de 3 veces tu salario)
  • Coincidencia de pensión de hasta el 6% del salario base completo con Aviva

Extras de Depop

  • Tienda Depop en la oficina (¡gratis!) y una estación de embalaje con envío gratuito.
  • ¡Los hitos especiales se celebran con regalos y recompensas!

Más oportunidades con un solo perfil

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