Depop

Ingénieur Senior Machine Learning, Classement

PythonAWSGCP
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À propos de l'entreprise

Depop est une place de marché de mode circulaire peer-to-peer où chacun peut acheter, vendre et découvrir de la mode d'occasion.

Notre mission est simple : rendre la mode circulaire en rendant la seconde main aussi excitante et gratifiante que le neuf.

Fondée en 2011, la communauté diversifiée de Depop a contribué à faire de la revente une pratique courante, où l'achat d'occasion n'est plus une alternative, mais la façon dont les gens de différents âges interagissent désormais avec la mode. Aujourd'hui, plus de 56 millions d'utilisateurs enregistrés viennent sur Depop pour trouver de bonnes affaires, exprimer leur style personnel et donner une plus longue vie aux vêtements. Nous croyons que tout ce que vous voulez existe déjà, et notre rôle est d'aider les gens à le découvrir.

Animée par une équipe de plus de 500 personnes, notre entreprise a son siège social à Londres et dispose de bureaux à New York. En 2021, Depop est devenue une filiale à part entière d'Etsy - la place de marché mondiale dédiée aux articles uniques et créatifs - et continue d'opérer en tant qu'entreprise indépendante. Pour plus d'informations, veuillez consulter depop.com depop.com

Nous visons à créer un environnement inclusif où chacun est le bienvenu, peu importe qui il est ou d'où il vient. Tout comme notre plateforme connecte les gens à l'échelle mondiale, nous pensons que notre lieu de travail devrait refléter la diversité des communautés que nous servons. Nous prospérons grâce à la puissance des différentes perspectives et expériences, sachant qu'elles stimulent l'innovation et nous rapprochent de nos utilisateurs.

Nous sommes fiers d'être un employeur garantissant l'égalité des chances, offrant des opportunités d'emploi sans distinction d'âge, d'origine ethnique, de religion ou de croyance, d'identité de genre, de sexe, d'orientation sexuelle, de handicap, de grossesse ou de maternité, de mariage et de partenariat civil, ou de tout autre statut protégé. Nous faisons évoluer continuellement nos processus de recrutement pour garantir l'équité et sommes ouverts à l'adaptation de vos besoins.

POSTE

Depop recherche un Ingénieur Machine Learning pour rejoindre l'équipe Classement au Royaume-Uni. Vous travaillerez aux côtés de scientifiques ML, d'ingénieurs Backend, d'ingénieurs MLOps et d'autres ingénieurs ML pour construire, déployer, maintenir et surveiller les systèmes de machine learning qui alimentent le classement personnalisé sur les surfaces clés de l'application Depop, y compris les résultats de recherche et les recommandations.

L'équipe Classement développe des modèles d'apprentissage pour le classement (learning-to-rank) qui personnalisent l'ordre des articles pour des millions d'utilisateurs chaque jour. Ces modèles sont déployés pour l'inférence en temps réel et intégrés dans plusieurs services de la plateforme Depop.

En tant qu'Ingénieur ML Senior dans cette équipe, vous jouerez un rôle clé dans la construction de l'infrastructure et des systèmes nécessaires pour entraîner, déployer et exploiter des modèles de classement évolutifs en production.

Divulgation IA : Nous utilisons des outils d'IA (Google Gemini) pour aider notre équipe à sourcer et examiner les candidatures pour les postes ayant un volume élevé de candidatures. Ces outils aident nos recruteurs à identifier les talents, mais ne remplacent pas la prise de décision humaine. Chez Depop, chaque décision d'embauche est prise par un humain.

Si, en raison d'un handicap, vous avez besoin d'aménagements pour compléter votre candidature, veuillez nous en informer en envoyant un e-mail avec votre nom, le poste auquel vous souhaitez postuler et le type de soutien dont vous avez besoin pour compléter la candidature à adjustments@depop.com [adjustments@depop.com].

RESPONSABILITÉS

Vous serez amené(e) à :

  1. Concevoir et implémenter des pipelines pour l'entraînement, l'évaluation, le déploiement et la surveillance des modèles d'apprentissage pour le classement.
  1. Travailler en étroite collaboration avec les scientifiques ML pour mettre en production les modèles de classement, en améliorant la fiabilité, la latence et l'observabilité.
  1. Construire et optimiser des systèmes de service de modèles en temps réel qui fournissent des classements personnalisés sur toute l'application.
  1. Collaborer avec les équipes backend et produit pour définir les exigences d'intégration et coordonner le déploiement des services de classement.

Contribuer à étendre l'infrastructure ML pour les systèmes de classement en collaboration avec l'équipe MLOps, notamment :

  1. Des flux de travail d'entraînement de modèles reproductibles
  1. Des pipelines CI/CD pour le déploiement de modèles
  1. Le service de modèles en temps réel et par lots
  1. La cohérence des caractéristiques en ligne/hors ligne via le magasin de caractéristiques
  1. La surveillance et l'alerte pour les modèles en production
  1. Maintenir des normes élevées en matière d'excellence opérationnelle, y compris les tests, la surveillance, la maintenance et la réponse aux incidents.
  1. Contribuer à une culture d'ingénierie forte axée sur l'évolutivité, l'expérimentation et l'impact mesurable.

COMPÉTENCES ET EXPÉRIENCE REQUISES

  1. Expérience avérée dans la construction et le déploiement de pipelines de machine learning dans des environnements de production.
  1. Expérience de travail avec des systèmes de classement, de recommandation ou de récupération.
  1. Compréhension approfondie des flux de travail de machine learning, de l'expérimentation au déploiement en production.
  1. Expérience dans la conception et l'exploitation de systèmes dans des environnements cloud modernes (par exemple, AWS ou GCP).
  1. Fort esprit de responsabilité avec la capacité de travailler de manière autonome dans un environnement en évolution rapide.
  1. Excellentes compétences en communication et capacité à collaborer avec des parties prenantes interfonctionnelles.
  1. Une curiosité authentique pour l'IA et une volonté d'explorer comment elle peut améliorer votre travail quotidien.

TECHNOLOGIES ET OUTILS

  1. Python
  1. Frameworks de Machine learning (par exemple, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn)
  1. Outils ML / MLOps (par exemple, SageMaker, MLflow, TFServing)
  1. Spark et Databricks
  1. Services AWS (par exemple, IAM, S3, Redis, ECS)
  1. Outils et meilleures pratiques CI/CD
  1. Systèmes de données en flux et par lots (par exemple, Kafka, Airflow, RabbitMQ)

Informations supplémentaires

Santé + Bien-être mental

  • Accès aux soins de santé PMI et plan de remboursement avec Bupa
  • Conseil et coaching subventionnés avec Self Space
  • Programme Vélo au Travail avec des options de Evans ou de Green Commute Initiative
  • Programme d'Aide aux Employés (PAE) pour un soutien confidentiel 24/7
  • Premiers secours en santé mentale dans toute l'entreprise pour le soutien et l'orientation

Équilibre Vie Professionnelle/Vie Privée

  • 25 jours de congés annuels avec la possibilité de reporter jusqu'à 5 jours
  • Heures d'impact : Jusqu'à 2 jours de congés payés supplémentaires par an pour le bénévolat
  • Congé sabbatique de 4 semaines entièrement rémunéré après 5 années de service continu chez Depop, pour vous donner une chance de vous ressourcer ou de faire quelque chose que vous aimez.
  • Travail Flexible : Modèle de travail hybride MyMode avec options Flex, Bureau, et à Distance *selon le poste
  • Tous les bureaux acceptent les chiens

Vie de Famille

  • Pour le parent biologique : 20 semaines de congé parental payé pour les employés réguliers à temps plein
  • Pour les parents non biologiques : 12 semaines de congé parental payé pour les employés réguliers à temps plein
  • Congé pour FIV, congé parental partagé et congé payé pour urgence parentale/aidant

Apprendre + Grandir

  • Discussions de développement deux fois par an et évaluations annuelles de performance
  • Budget d'apprentissage
  • Montée en compétence de nos employés avec des ateliers de formation, des supports et des ressources à l'échelle de l'entreprise

Votre Avenir

  • Assurance Vie (indemnisation financière de 3 fois votre salaire)
  • Correspondance de retraite jusqu'à 6% du salaire de base complet avec Aviva

Extras Depop

  • Boutique Depop au bureau (gratuite !) et une station d'emballage avec livraison gratuite.
  • Les événements spéciaux sont célébrés avec des cadeaux et des récompenses !

Plus d’opportunités avec un seul profil

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