Canadá
Meridian OneCap Credit Corp.
Toast
Staff Data Scientist
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Sobre la oportunidad
Toast crea tecnología para ayudar a los restaurantes y negocios locales a tener éxito en un mundo digital, ayudando a los dueños de negocios a operar, aumentar ventas, atraer clientes y mantener felices a sus empleados.
Como Staff Data Scientist, liderarás el diseño y desarrollo de sistemas de ML escalables para casos de uso como la recomendación de menús, la previsión de la demanda, la segmentación de ofertas y la personalización de la experiencia del cliente. Actuarás como socio técnico de referencia entre equipos, establecerás las mejores prácticas e influirás en la hoja de ruta de productos basados en ML que respalden los resultados clave del negocio. Tu trabajo influirá directamente en las decisiones estratégicas y mejorará la experiencia del cliente a gran escala.
IA en Toast
En Toast, uno de nuestros valores empresariales es que somos ambiciosos por construir y aprender. Creemos que aprender nuevas herramientas de IA nos permite construir para nuestros clientes más rápido, de forma más independiente y con mayor calidad. Proporcionamos estas herramientas en todas las disciplinas, desde Ingeniería y Producto hasta Ventas y Soporte, y nos inspiramos en cómo nuestros Toasters ya están generando valor real con ellas. Las personas que prosperan aquí son aquellas que adoptan los cambios que nos permiten construir más para nuestros clientes; es una parte central de nuestra cultura.
Las Personas Son el Ingrediente Secreto en Nuestra Receta para el Éxito
En Toast, nuestros empleados son nuestro ingrediente secreto: cuando ellos prosperan, nosotros prosperamos. La industria de la restauración reúne a personas con una amplia gama de orígenes, experiencias y perspectivas, y valoramos esa misma amplitud en Toast. Nos esforzamos por construir una cultura arraigada en la autenticidad, el respeto y la humildad, donde cada Toaster tenga una oportunidad real de crecer, contribuir y hacer su mejor trabajo, elevando el listón en la entrega de experiencias excepcionales para nuestros clientes y entre nosotros.
Este puesto es para una vacante actual.
#LI-Remote
Cómo Toast Utiliza la IA en su Proceso de Contratación
A lo largo del proceso de contratación, nuestro objetivo es conocerte. Utilizamos herramientas de IA para apoyar a nuestros reclutadores y entrevistadores con tareas como tomar notas, resumir y documentar entrevistas para garantizar que puedan centrarse plenamente en tu conversación. Todas las decisiones de contratación las toman personas. Te pedimos que completes las entrevistas y evaluaciones por tu cuenta, sin herramientas de IA en tiempo real, ni grabaciones, ni bots de transcripción, a menos que te indiquemos lo contrario con antelación. Para saber más: careers.toasttab.com/ai-in-hiring
Nuestro Enfoque del Trabajo Híbrido
Adoptamos un modelo de trabajo híbrido que fomenta la colaboración presencial al tiempo que valora las necesidades individuales. Nuestro objetivo es construir una sólida cultura de conexión mientras trabajamos juntos para empoderar a la comunidad de la hostelería, independientemente de la ubicación.
Por favor, visita la página de Ubicaciones en nuestro sitio de carreras para obtener más información sobre nuestras expectativas de trabajo en la oficina por región: careers.toasttab.com/locations-toast
¡Inscríbete hoy!
Toast se compromete a crear un proceso de contratación accesible e inclusivo. Como parte de este compromiso, nos esforzamos por proporcionar adaptaciones razonables para personas con discapacidades para permitirles acceder al proceso de contratación. Si necesitas una adaptación para acceder a la solicitud de empleo o al proceso de entrevista, por favor contacta con candidateaccommodations@toasttab.com [candidateaccommodations@toasttab.com].
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Para puestos en los Estados Unidos, es ilegal en Massachusetts requerir o administrar una prueba de polígrafo como condición de empleo o empleo continuo. Un empleador que viole esta ley estará sujeto a sanciones penales y responsabilidad civil.
Un día en la vida (Responsabilidades)
- Serás responsable del ciclo de vida completo del machine learning —desde la definición del problema y la exploración de datos hasta el modelado, la implementación y el monitoreo— para iniciativas de misión crítica.
- Diseñarás e implementarás modelos avanzados de ML y estadísticos que mejoren el rendimiento del producto, la eficiencia operativa o la información del cliente.
- Colaborarás con ingenieros, gerentes de producto y partes interesadas del negocio para definir el alcance del proyecto, las métricas de éxito y la estrategia de integración.
- Guiarás las decisiones arquitectónicas, establecerás estándares de modelado y promoverás las mejores prácticas para la experimentación, validación y puesta en producción.
- Serás mentor de otros científicos de datos y elevarás el nivel técnico a través de revisiones de diseño, retroalimentación y el intercambio de experiencia en el dominio.
- Identificarás proactivamente áreas donde la ciencia de datos puede crear valor comercial y liderarás esfuerzos interfuncionales para impulsar esas oportunidades.
- Aprovecharás herramientas de IA de vanguardia para mejorar tu flujo de trabajo de desarrollo, aumentar la velocidad y ayudar a ser pionero en nuevos enfoques de construcción, contribuyendo a una cultura de innovación y productividad en todo el equipo.
Requisitos mínimos
Lo que necesitarás para prosperar (Requisitos)
- Más de 5 años de experiencia en ciencia de datos con un historial comprobado de entrega de sistemas de ML en producción que generan un impacto medible.
- Profundo conocimiento de modelado estadístico, machine learning (por ejemplo, modelos basados en árboles, series temporales, deep learning), y evaluación de modelos.
- Experiencia trabajando con datos de productos del mundo real a escala y traduciendo problemas ambiguos en soluciones de ML bien definidas.
- Experiencia con procesamiento y entrenamiento de datos distribuidos, inferencia en tiempo real y frameworks de ML Ops.
- Experiencia previa como mentor de otros científicos de datos o actuando como líder técnico.
- Experiencia liderando experimentación (por ejemplo, pruebas A/B), inferencia causal y sistemas de decisión en tiempo real.
- Dominio de Python y SQL, y experiencia con frameworks de ML (por ejemplo, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow).
- Sólida comprensión de los principios de ingeniería de software, incluido el diseño modular, control de versiones, pruebas y CI/CD.
- Experiencia práctica con plataformas en la nube (preferiblemente AWS), incluidas herramientas como SageMaker, Athena, Glue, DynamoDB y Bedrock.
- Excelentes habilidades de comunicación y la capacidad de influir tanto en partes interesadas técnicas como no técnicas.
- Sólida perspicacia comercial con la capacidad de alinear soluciones técnicas con los objetivos de la empresa.
Ingredientes extra*
- Se prefiere un título avanzado en Ciencias de la Computación, Estadística o un campo STEM relacionado.
- Familiaridad con herramientas de MLOps para monitoreo, detección de desviaciones, reentrenamiento y explicabilidad.
- Experiencia en el ajuste fino de LLMs y la aplicación de aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación humana (RLHF) para mejorar el rendimiento y la alineación del modelo.
Nuestra Filosofía de Compensación Total
Nos esforzamos por ofrecer programas competitivos de compensación y beneficios que ayuden a atraer, retener y motivar a las mejores y más brillantes personas de nuestra industria. Nuestro paquete de compensación total va más allá de un gran potencial de ingresos y proporciona los medios para un estilo de vida saludable con la flexibilidad necesaria para satisfacer las necesidades cambiantes de los Toasters. Obtén más información sobre nuestros beneficios en careers.toasttab.com/toast-benefits.
El rango salarial base para este puesto se detalla a continuación. El salario inicial se determinará en función de las habilidades, la experiencia y la ubicación geográfica. Además del salario base, nuestros componentes de compensación total incluyen compensación en efectivo (horas extras, bonos/comisiones si son elegibles), acciones y beneficios.
Rango Salarial
$127,000—$203,000 CAD
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