Reino Unido
Experian
Depop
Engenheiro Sênior de Machine Learning, Ranking
RemotoReino Unido
London, England, United Kingdom
PythonAWSGCP
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a Empresa
A Depop é um marketplace de moda circular peer-to-peer onde qualquer pessoa pode comprar, vender e descobrir moda de segunda mão.
Nossa missão é simples: tornar a moda circular, tornando a segunda mão tão empolgante e gratificante quanto comprar algo novo.
Fundada em 2011, a comunidade diversificada da Depop ajudou a levar o mercado de segunda mão ao mainstream, onde comprar de segunda mão não é mais uma alternativa, mas sim como pessoas de diferentes idades interagem com a moda. Hoje, mais de 56 milhões de usuários registrados vêm à Depop para encontrar ótimos preços, expressar seu estilo pessoal e dar uma vida mais longa às roupas. Acreditamos que tudo o que você deseja já existe, e nosso papel é ajudar as pessoas a descobri-lo.
Impulsionada por uma equipe de mais de 500 pessoas, nossa empresa está sediada em Londres, com escritórios em Nova York. Em 2021, a Depop tornou-se uma subsidiária integral da Etsy – o marketplace global para produtos únicos e criativos – e continua a operar como uma empresa independente. Para mais informações, visite depop.com depop.com
Nosso objetivo é criar um ambiente inclusivo onde todos sejam bem-vindos, independentemente de quem sejam ou de onde venham. Assim como nossa plataforma conecta pessoas globalmente, acreditamos que nosso local de trabalho deve refletir a diversidade das comunidades que servimos. Prosperamos com o poder de diferentes perspectivas e experiências, sabendo que elas impulsionam a inovação e nos aproximam de nossos usuários.
Temos orgulho de ser um empregador que oferece igualdade de oportunidades, proporcionando oportunidades de emprego sem distinção de idade, etnia, religião ou crença, identidade de gênero, sexo, orientação sexual, deficiência, gravidez ou maternidade, casamento e união civil, ou qualquer outro status protegido. Estamos continuamente evoluindo nossos processos de recrutamento para garantir a justiça e estamos abertos a acomodar quaisquer necessidades que você possa ter.
CARGO
A Depop está procurando um Engenheiro de Machine Learning para se juntar à equipe de Ranking no Reino Unido. Você trabalhará ao lado de Cientistas de ML, Engenheiros Backend, MLOps e outros Engenheiros de ML para construir, implantar, manter e monitorar os sistemas de machine learning que impulsionam a personalização de ranking em superfícies chave do aplicativo Depop, incluindo resultados de busca e recomendações.
A equipe de Ranking desenvolve modelos de aprendizado para classificar (learning-to-rank) que personalizam a ordem dos itens para milhões de usuários todos os dias. Esses modelos são implantados para inferência em tempo real e integrados em vários serviços na plataforma Depop.
Como Engenheiro de ML Sênior nesta equipe, você desempenhará um papel fundamental na construção da infraestrutura e dos sistemas necessários para treinar, implantar e operar modelos de ranking escaláveis em produção.
Divulgação de IA: Usamos ferramentas de IA (Google Gemini) para ajudar nossa equipe a encontrar e revisar candidaturas para vagas com alto volume de aplicações. Essas ferramentas auxiliam nossos recrutadores a identificar ótimos talentos, mas não substituem a tomada de decisão humana. Na Depop, toda decisão de contratação é tomada por um humano.
Se, devido a uma deficiência, você precisar de adaptações para concluir a candidatura, por favor, nos informe enviando um e-mail com seu nome, a vaga à qual gostaria de se candidatar e o tipo de suporte que precisa para concluir a candidatura para adjustments@depop.com [adjustments@depop.com].
RESPONSABILIDADES
Você irá:
- Projetar e implementar pipelines para treinamento, avaliação, implantação e monitoramento de modelos de aprendizado para classificar.
- Trabalhar em estreita colaboração com Cientistas de ML para colocar modelos de ranking em produção, melhorando a confiabilidade, latência e observabilidade.
- Construir e otimizar sistemas de serviço de modelos em tempo real que entregam rankings personalizados em todo o aplicativo.
- Colaborar com equipes de backend e de produto para definir requisitos de integração e coordenar a implantação de serviços de ranking.
Ajudar a estender a infraestrutura de ML para sistemas de ranking em colaboração com a equipe de MLOps, incluindo:
- Fluxos de trabalho de treinamento de modelos reproduzíveis
- Pipelines de CI/CD para implantação de modelos
- Serviço de modelos em tempo real e em lote
- Consistência de recursos online/offline através do feature store
- Monitoramento e alertas para modelos em produção
- Manter altos padrões de excelência operacional, incluindo testes, monitoramento, manutenção e resposta a incidentes.
- Contribuir para uma forte cultura de engenharia focada em escalabilidade, experimentação e impacto mensurável.
HABILIDADES E EXPERIÊNCIA REQUERIDAS
- Experiência comprovada na construção e implantação de pipelines de machine learning em ambientes de produção.
- Experiência trabalhando com sistemas de ranking, recomendação ou recuperação.
- Forte compreensão dos fluxos de trabalho de machine learning, desde a experimentação até a implantação em produção.
- Experiência em projetar e operar sistemas em ambientes de nuvem modernos (por exemplo, AWS ou GCP).
- Forte mentalidade de propriedade com a capacidade de trabalhar de forma independente em um ambiente de rápida evolução.
- Excelentes habilidades de comunicação e a capacidade de colaborar com stakeholders multifuncionais.
- Uma curiosidade genuína sobre IA e vontade de explorar como ela pode aprimorar seu trabalho diário.
TECNOLOGIAS E FERRAMENTAS
- Python
- Frameworks de Machine learning (por exemplo, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn)
- Ferramentas de ML / MLOps (por exemplo, SageMaker, MLflow, TFServing)
- Spark e Databricks
- Serviços AWS (por exemplo, IAM, S3, Redis, ECS)
- Ferramentas e melhores práticas de CI/CD
- Sistemas de dados de streaming e em lote (por exemplo, Kafka, Airflow, RabbitMQ)
Informações Adicionais
Saúde + Bem-Estar Mental
- Acesso a plano de saúde e plano de caixa com Bupa
- Aconselhamento e coaching subsidiados com Self Space
- Programa Cycle to Work com opções da Evans ou da Green Commute Initiative
- Programa de Apoio ao Empregado (EAP) para suporte confidencial 24/7
- Primeiros Socorros em Saúde Mental em toda a empresa para apoio e encaminhamento
Equilíbrio Vida/Trabalho
- 25 dias de férias anuais com a opção de transferir até 5 dias
- Horas de Impacto: Até 2 dias de licença remunerada adicional por ano para voluntariado
- Licença sabática de 4 semanas totalmente remunerada após a conclusão de 5 anos de serviço consecutivo na Depop, para lhe dar uma chance de recarregar ou fazer algo que você ama.
- Trabalho Flexível: Modelo de trabalho híbrido MyMode com opções Flex, Escritório e Remoto *dependente da vaga
- Todos os escritórios aceitam cães
Vida Familiar
- Para pais biológicos: 20 semanas de licença parental remunerada para funcionários regulares em tempo integral
- Para pais não biológicos: 12 semanas de licença parental remunerada para funcionários regulares em tempo integral
- Licença para FIV, licença parental compartilhada e licença remunerada para emergências parentais/cuidadoras
Aprender + Crescer
- Conversas de desenvolvimento duas vezes por ano e avaliações de desempenho anuais
- Orçamento de aprendizado
- Aprimoramento de nossos funcionários com workshops de treinamento em toda a empresa, materiais e recursos
Seu Futuro
- Seguro de Vida (compensação financeira de 3x seu salário)
- Correspondência de pensão de até 6% do salário base integral com a Aviva
Extras Depop
- Loja Depop no escritório (que é grátis!) e uma estação de embalagem com entrega grátis.
- Marcos especiais são celebrados com presentes e recompensas!
Mais oportunidades com um só perfil
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