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Meridian OneCap Credit Corp.
Toast
Staff Data Scientist
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PythonSQLAWS
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
Toast cria tecnologia para ajudar restaurantes e negócios locais a prosperarem em um mundo digital, auxiliando proprietários a operar, aumentar vendas, engajar clientes e manter funcionários satisfeitos.
Como Staff Data Scientist, você liderará o design e desenvolvimento de sistemas escaláveis de ML para casos de uso como recomendação de cardápio, previsão de demanda, segmentação de ofertas e personalização de clientes. Você atuará como um parceiro técnico estratégico entre equipes, definirá melhores práticas e influenciará o roadmap de produtos impulsionados por ML que suportam resultados de negócios chave. Seu trabalho moldará diretamente decisões estratégicas e aprimorará a experiência do cliente em escala.
IA na Toast
Na Toast, um de nossos valores corporativos é que somos famintos por construir e aprender. Acreditamos que aprender novas ferramentas de IA nos capacita a construir para nossos clientes mais rápido, de forma mais independente e com maior qualidade. Fornecemos essas ferramentas em todas as disciplinas, de Engenharia e Produto a Vendas e Suporte, e nos inspiramos em como nossos Toasters já estão gerando valor real com elas. As pessoas que prosperam aqui são aquelas que abraçam mudanças que nos permitem construir mais para nossos clientes; é uma parte central de nossa cultura.
Pessoas São o Ingrediente Secreto em Nossa Receita para o Sucesso
Na Toast, nossos funcionários são nosso ingrediente secreto — quando eles prosperam, nós prosperamos. A indústria de restaurantes reúne pessoas com uma ampla gama de origens, experiências e perspectivas, e valorizamos essa mesma amplitude na Toast. Nós nos esforçamos para construir uma cultura fundamentada em autenticidade, respeito e humildade, onde cada Toaster tem uma oportunidade real de crescer, contribuir e fazer seu melhor trabalho — elevando o padrão na entrega de experiências excepcionais para nossos clientes e uns para os outros.
Esta vaga é para uma posição em aberto.
#LI-Remote
Como a Toast Usa IA em seu Processo de Contratação
Ao longo do processo de contratação, nosso objetivo é conhecer você. Usamos ferramentas de IA para apoiar nossos recrutadores e entrevistadores em tarefas como anotações, sumarização e documentação de entrevistas para garantir que eles possam se concentrar totalmente em sua conversa. Todas as decisões de contratação são tomadas por pessoas. Pedimos que você complete entrevistas e avaliações por conta própria, sem ferramentas de IA em tempo real, gravação ou bots de transcrição, a menos que instruído de outra forma com antecedência. Para saber mais: careers.toasttab.com/ai-in-hiring
Nossa Abordagem ao Trabalho Híbrido
Adotamos um modelo de trabalho híbrido que promove a colaboração presencial, ao mesmo tempo em que valoriza as necessidades individuais. Nosso objetivo é construir uma forte cultura de conexão enquanto trabalhamos juntos para capacitar a comunidade de hospitalidade, independentemente da localização.
Por favor, visite a página de Localizações em nosso site de carreiras para saber mais sobre nossas expectativas de trabalho no escritório por região: careers.toasttab.com/locations-toast
Candidate-se hoje!
A Toast está comprometida em criar um processo de contratação acessível e inclusivo. Como parte desse compromisso, nos esforçamos para fornecer acomodações razoáveis para pessoas com deficiência para permitir que elas acessem o processo de contratação. Se você precisar de uma acomodação para acessar a inscrição do emprego ou o processo de entrevista, entre em contato com candidateaccommodations@toasttab.com [candidateaccommodations@toasttab.com].
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Para vagas nos Estados Unidos, é ilegal em Massachusetts exigir ou administrar um teste de polígrafo como condição de emprego ou emprego contínuo. Um empregador que violar esta lei estará sujeito a penalidades criminais e responsabilidade civil.
Um dia na vida (Responsabilidades)
- Ser o responsável pelo ciclo de vida completo de machine learning — desde a definição do problema e exploração de dados até modelagem, implantação e monitoramento — para iniciativas de missão crítica.
- Projetar e implementar modelos avançados de ML e estatísticos que melhorem o desempenho do produto, a eficiência operacional ou insights do cliente.
- Colaborar com engenheiros, gerentes de produto e stakeholders de negócios para definir o escopo do projeto, métricas de sucesso e estratégia de integração.
- Orientar decisões de arquitetura, definir padrões de modelagem e promover melhores práticas para experimentação, validação e produção.
- Mentorar outros cientistas de dados e elevar o nível técnico através de revisões de design, feedback e compartilhamento de expertise de domínio.
- Identificar proativamente áreas onde a ciência de dados pode criar valor para o negócio e liderar esforços multifuncionais para impulsionar essas oportunidades.
- Utilizar ferramentas de IA de ponta para aprimorar seu fluxo de trabalho de desenvolvimento, aumentar a velocidade e ajudar a pioneirar novas abordagens de construção — contribuindo para uma cultura de inovação e produtividade em toda a equipe.
Requisitos mínimos
O que você precisa para prosperar (Requisitos)
- 5+ anos de experiência em ciência de dados com um histórico comprovado de entrega de sistemas de ML em produção que geram impacto mensurável.
- Profundo conhecimento de modelagem estatística, machine learning (por exemplo, modelos baseados em árvores, séries temporais, deep learning) e avaliação de modelos.
- Experiência trabalhando com dados de produtos do mundo real em escala e traduzindo problemas ambíguos em soluções de ML bem definidas.
- Experiência com processamento e treinamento de dados distribuídos, inferência em tempo real e frameworks de ML Ops.
- Experiência prévia em mentorar outros cientistas de dados ou atuar como líder técnico.
- Experiência em liderar experimentação (por exemplo, testes A/B), inferência causal e sistemas de decisão em tempo real.
- Proficiência em Python e SQL, e experiência com frameworks de ML (por exemplo, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow).
- Forte compreensão de princípios de engenharia de software, incluindo design modular, controle de versão, testes e CI/CD.
- Experiência prática com plataformas de nuvem (preferencialmente AWS), incluindo ferramentas como SageMaker, Athena, Glue, DynamoDB e Bedrock.
- Excelentes habilidades de comunicação e a capacidade de influenciar stakeholders técnicos e não técnicos.
- Forte visão de negócios com a capacidade de alinhar soluções técnicas com os objetivos da empresa.
Ingredientes bônus*
- Um diploma avançado em Ciência da Computação, Estatística ou um campo STEM relacionado é preferível.
- Familiaridade com ferramentas de MLOps para monitoramento, detecção de desvios, retreinamento e explicabilidade.
- Experiência em ajuste fino de LLMs e aplicação de aprendizado por reforço a partir de feedback humano (RLHF) para melhorar o desempenho e o alinhamento do modelo.
Nossa Filosofia de Recompensas Totais
Nós nos esforçamos para fornecer programas competitivos de remuneração e benefícios que ajudem a atrair, reter e motivar as melhores e mais brilhantes pessoas em nossa indústria. Nosso pacote de recompensas totais vai além do grande potencial de ganhos e fornece os meios para um estilo de vida saudável com a flexibilidade para atender às necessidades em constante mudança dos Toasters. Saiba mais sobre nossos benefícios em careers.toasttab.com/toast-benefits.
A faixa salarial base para esta função está listada abaixo. O salário inicial será determinado com base nas habilidades, experiência e localização geográfica. Além do salário base, nossos componentes de recompensa total incluem remuneração em dinheiro (horas extras, bônus/comissões, se elegível), ações e benefícios.
Faixa Salarial
$127,000—$203,000 CAD
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