Menedżer ds. nauki i inżynierii danych

AllTrails to aplikacja do zwiedzania na świeżym powietrzu. Pomagamy ludziom spędzać więcej czasu na świeżym powietrzu, łącząc ich z kolejną przygodą. Strona największej na świecie społeczności miłośników outdooru, z członkami i szlakami na całym świecie. AllTrails znajdziesz w Apple App Store, Google Play Store i na alltrails.com.

Każdego dnia nasz zespół pracuje nad tym, aby więcej osób wychodziło na zewnątrz i pomagało naszym członkom zdobywać lepsze doświadczenia na szlaku. Kierujemy się naszymi wartościami – pozytywnością, innowacyjnością, pokorą, zdolnością adaptacji, włączaniem i zarządzaniem – we wszystkim, co robimy. Dołącz do nas!

To odległa pozycja z siedzibą w USA. Chociaż ta rola nie wymaga osobistej obecności, zdecydowanie preferujemy kandydatów mieszkających w jednym z następujących miast lub w jego pobliżu: San Francisco w Kalifornii, Portland OR, Seattle WA, Denver w Kolorado i Nowy Jork w stanie Nowy Jork. Przebywanie w jednym z tych miast stwarza możliwości nawiązania kontaktu z członkami zespołu podczas Trail Days, sesji coworkingowych i lokalnych spotkań, a jednocześnie zapewnia elastyczność pracy zdalnej. Gorąco zachęcamy pracowników San Francisco, aby przychodzili do biura jeden dzień w tygodniu.

O roli

Podlegając dyrektorowi ds. inżynierii, map i danych, ta rola będzie kierować zespołem Data Science & Engineering w AllTrails, małą i scentralizowaną funkcją inżynieryjną, która interdyscyplinarnie wspiera biznes w różnych modułach produktów i zespołach partnerskich, w tym: analityka danych, finanse i marketing. Zakres zespołu obejmuje skalowalną infrastrukturę danych, zarządzanie danymi, niezawodność, zgodność oraz rozwój i produkcję systemów uczących się, sztucznej inteligencji i rozwiązań algorytmicznych, które wspomagają operacje wewnętrzne i doświadczenia związane z produktami dla członków.

Ze względu na dużą liczbę kandydatów oraz aby mieć pewność, że nasz zespół rekrutacyjny ma wystarczająco dużo czasu, aby poświęcić każdej aplikacji uwagę, na jaką zasługuje, wyznaczyliśmy ostateczny termin składania ofert na to stanowisko upływa 20 sierpnia.

Co będziesz robić

Lider zespołu i zarządzanie ludźmi

• Zarządzaj zespołem i rozwijaj go: prowadź, zatrudniaj i trenuj zespół inżynierów danych i analityków danych stosowanych, jednocześnie dbając o zdrowie zespołu, rozwój zawodowy i wysoką wydajność poprzez aktywny coaching i zarządzanie wydajnością.

Strategiczne partnerstwo biznesowe i strategia AI

• Dopasowanie interesariuszy: nawiąż współpracę z liderami wielofunkcyjnymi, aby przełożyć potrzeby biznesowe na wymagania techniczne, nadać priorytet inicjatywom i zrównoważyć długoterminowe inwestycje w platformy z krótkoterminowymi celami dostaw.

• Innowacje w domenie i sztucznej inteligencji: pełnić rolę kluczowego partnera myślowego w zakresie wykorzystania danych, sztucznej inteligencji i automatyzacji w celu zwiększenia wewnętrznej produktywności AllTrails, zawartości szlaków, jakości map i personalizacji członków.

Platforma danych i wykonanie inżynieryjne

• Architektura potokowa i ML: twórz architekturę i dostarczaj skalowalne potoki wsadowe i strumieniowe, jednocześnie skalując produkcję modeli ML i systemów algorytmicznych w niezawodne rozwiązania inżynieryjne.

• Operacje i niezawodność systemu: nadzoruj orkiestrację, transformację, alerty i przepływ danych w całej organizacji — rozwiązując złożone wąskie gardła wydajności i awarie systemów, aby zapewnić długi czas pracy systemu.

Zarządzanie danymi, demokratyzacja i operacje na platformach

• Zarządzanie i samoobsługa: Zwiększ niezawodność, jakość, prywatność, zgodność i efektywność kosztową danych, budując narzędzia do katalogowania danych, dokumentacji i samoobsługi w celu demokratyzacji zasobów danych.

• Szybkość i ciągłe doskonalenie: Stwórz efekt dźwigni organizacyjnej poprzez skrócenie czasu uzyskania wglądu, szybkości debugowania i szybkości wdrażania, przy jednoczesnej ciągłej ocenie nowych narzędzi i technologii w celu podniesienia możliwości przetwarzania danych

Co przynosisz

Przywództwo zespołu i ludzi

• Doświadczenie na stanowisku kierowniczym: ponad 5 lat w inżynierii danych, z czego ponad 3 lata zarządzał zespołami zajmującymi się inżynierią danych, uczeniem maszynowym i analizą danych, ze szczególnym naciskiem na coaching starszych IC, rozwój kariery i budowanie włączającej, odpowiedzialnej kultury zespołu.

• Styl i wartości pracy: elastyczny, zmotywowany lider, który odnajduje się w dynamicznym, niejednoznacznym środowisku – równoważąc strategiczną wizję z praktycznymi wskazówkami technicznymi, pokorą, empatią i pasją do spędzania czasu na świeżym powietrzu.

Architektura techniczna i infrastruktura

• Platforma i zarządzanie: praktyczne doświadczenie w zarządzaniu infrastrukturą danych GCP, egzekwowaniu zarządzania danymi i utrzymywaniu wzorców dostępu do danych na poziomie produkcyjnym, standardach przechowywania, buforowania i optymalizacji.

• Nowoczesny stos danych: Rozległa biegłość w przekształcaniu dużych zbiorów danych w kolumnowych hurtowniach SQL (preferowany BigQuery lub Snowflake) przy użyciu narzędzi ELT (Dataform, dbt) i orkiestratorów, takich jak Apache Airflow.

• Potok i przetwarzanie: Udokumentowana wiedza specjalistyczna w projektowaniu złożonych potoków SQL/Python przy użyciu platform przetwarzania równoległego (Dataflow, Spark lub podobne) i podstawowych technik modelowania danych (wymiarowy, schemat gwiaździsty).

Praktyki inżynieryjne i operacje AI/ML

• DevOps i SDLC: Dogłębna znajomość najlepszych praktyk inżynierii oprogramowania, w tym Docker/Kubernetes, potoków CI/CD, narzędzi monitorowania/obserwowalności (Datadog, New Relic itp.), przeglądów kodu i comiesięcznych dyżurów.

• Stosowana sztuczna inteligencja/ML: osiągnięcia w prowadzeniu zespołów przez pełny cykl życia uczenia maszynowego (MLops) w celu obsługi stosowanych przypadków użycia, takich jak rekomendacje, rankingi, personalizacja i silniki klasyfikacji.

Zarządzanie interesariuszami i realizacja

• Własność międzyfunkcyjna: umiejętność przewodzenia zarówno w zakresie podstaw platform, jak i stosowanych produktów danych, z oceną biznesową pozwalającą na priorytetowe traktowanie potrzeb konkurencyjnych interesariuszy.

• Kompleksowa dostawa: sprawdzona umiejętność przekładania złożonych wymagań biznesowych na specyfikacje techniczne, skuteczna współpraca z interesariuszami w celu realizacji własnych projektów od pomysłu do zakończenia.

Punkty bonusowe

• Doświadczenie w pracy z danymi geoprzestrzennymi, mapami, kafelkami, grafowymi bazami danych i/lub wyznaczaniem tras

• Doświadczenie w pracy w środowisku wielochmurowym (GCP + AWS)

• Doświadczenie w pracy w firmie B2C

• Umiejętność zarządzania infrastrukturą w postaci kodu (np. Terraform)…

Źródło: Jobspresso (https://jobspresso.co/job/data-science-engineering-manager/)