Director, Machine Learning
Оценка ИИОтличная позиция в стабильной компании с огромным охватом рынка. Роль предполагает высокий уровень ответственности и возможность влиять на архитектуру ML-платформы глобального уровня.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованием к огромному опыту (12+ лет), специфической экспертизе в Fraud Detection и Identity Resolution, а также необходимостью глубоких знаний в построении ML-инфраструктуры на уровне Director.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции уровня Director в области ML в Канаде рыночный диапазон составляет от 180,000 до 250,000 CAD в год. Предложение Narvar, вероятно, находится в верхней части этого диапазона, учитывая масштаб компании и сложность задач.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Откликнуться в Narvar
*🤩* Удалённо, Канада
*🔔* Опубликовано менее 72 часов назад
*📸 Платформа для интернет-магазинов, объединяющая сопровождение заказов, возвраты и защиту от мошенничества после покупки*
*🤩* Работает с 1 300+ брендами в 38 странах
*🤩* Обслужила более 125 млн потребителей через 10+ млрд взаимодействий
Задачи:
• Руководить ML-направлением: идентификация покупателей, выявление мошенничества и оценка риска;
• Развивать распределённую команду ML-инженеров и стандарты оценки моделей;
• Создавать ML-платформу: feature stores, обучение, online serving и мониторинг дрейфа.
*🕸 Требования:*
• От 12 лет в engineering, включая от 5 лет управления ML- или data-командами;
• Опыт production ML в identity resolution, fraud detection, risk scoring или anomaly detection;
• Уверенный Python и опыт ML-инфраструктуры, Spark, Airflow или аналогичных инструментов;
• Проживание в Канаде и возможность работать по EST/EDT или PST.
Откликнуться: Откликнуться
*🚀* Offer Inside
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- Machine Learning
- MLOps
- Apache Spark
- Fraud Detection
- Apache Airflow
- Anomaly Detection
- Feature Store
- Identity Resolution
- Risk Scoring
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта управления и масштабирования команд.
Расскажите о вашем опыте управления распределенной командой ML-инженеров: как вы выстраиваете процессы взаимодействия и контроля качества кода/моделей?
Оценка технической экспертизы в ключевой области вакансии.
Какие подходы к Identity Resolution и Fraud Detection вы считаете наиболее эффективными при работе с данными масштаба 125 млн пользователей?
Проверка навыков построения инфраструктуры.
Опишите ваш идеальный стек для ML-платформы: как бы вы организовали Feature Store и мониторинг дрейфа данных в реальном времени?
Оценка стратегического мышления.
Как вы расставляете приоритеты между краткосрочными задачами по улучшению точности моделей и долгосрочными инвестициями в ML-инфраструктуру?
Проверка опыта работы с большими данными.
С какими основными трудностями вы сталкивались при внедрении Spark и Airflow в production-среду для ML-задач и как их решали?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
