Ürün ML Mühendisi

Hakkımızda
2019 yılında kurulan ve Y Combinator'ın 2020 grubunun bir parçası olan Photoroom, e-ticaret için önde gelen görsel çözümdür.

B Serisi fonunu artırdık ve dünya çapında 300 milyondan fazla kullanıcıya ulaştık, yılda 5 milyardan fazla görüntü işledik ve mobil uygulamamız, web platformumuz ve API'miz aracılığıyla hem küçük işletmelere hem de Amazon, DoorDash ve Decathlon gibi büyük kuruluşlara hizmet verdik.

Biz, e-ticaret işletmelerine büyümelerine yardımcı olacak görseller oluşturmaları ve çevrimiçi satışın en zor kısımlarını ortadan kaldırmaları için süper güçler veren 100'den fazla tutkulu inşaatçıdan oluşan bir ekibiz. Dünya çapındaki e-ticaret işletmeleri için olağanüstü bir etki yaratmak amacıyla zanaata, yeniliğe ve işbirliğine odaklanıyoruz.

Rol Özeti
Ürün deneyimi ekiplerimizden birine (SMB, Scaler veya Enterprise) katılacak ve kısa, yüksek etkili projelerin ML tarafına sahip olacak bir Ürün ML Mühendisi arıyoruz.
Net bir ürün sonucuyla odaklanmış makine öğrenimi sorunları üzerinde çalışacak, bazen modellerimizden birine ince ayar yapacak, bazen harici olarak mevcut en iyi modeli entegre edecek, ancak her zaman müşteri değerine giden en hızlı ve en etkili yolu seçeceksiniz.
Bir ürün mühendisinin hızı ve pragmatizmiyle çalışırken, bir Uygulamalı Bilim Adamının teknik derinliğini de taşıyacaksınız. Sorunun çerçevelenmesinden sevkiyata, ölçüme ve üretimdeki özelliğin yinelenmesine kadar olan yolculuğun sahibi siz olacaksınız.
Bu bir araştırma rolü değil. Zaman ufkunuz çeyrekler yerine haftalardır ve başarı, kullanıcılara ulaşan şeyler ve bunların yarattığı etkiyle ölçülür.

Rol hakkında

• Doğrudan bir ürün ekibine dahil olun. Net müşteri ve iş sonuçlarına bağlı odaklanmış makine öğrenimi sorunları üzerinde KOBİ, Ölçekleyici veya Kurumsal ekibiyle yakın işbirliği içinde çalışın.

• Uçtan uca sahip olunan ML projeleri. Sorunu çerçeveleyin, yaklaşımı seçin, planı yürütün, özelliği gönderin ve üretimdeki performansını izleyin.

• Yapmaya mı yoksa satın almaya mı karar verin. Harici bir modeli, API'yi veya mevcut kitaplığı entegre etmek yerine ne zaman bir modele ince ayar yapacağınızı veya bir model oluşturacağınızı belirleyin.

• Fikirden üretime hızla geçin. Kapsamı üç ay yerine haftalar içinde belirlenen projeler üzerinde hızlı yineleme ve müşteri etkisine öncelik vererek çalışın.

• Makine öğrenimi ekibiyle yakın işbirliği içinde çalışın. Ürün ekibinin önceliklerine ve temposuna bağlı kalarak paylaşılan altyapıdan, değerlendirme araçlarından ve uzmanlıktan yararlanın.

• Kullanıcılara yakın durun. Müşterilerden hızlı geri bildirim alın, insanların gönderdiğiniz ürünleri nasıl kullandığını izleyin ve bu bilgileri bir sonraki yinelemeyi yönlendirmek için kullanın.

• Teknik derinliği pragmatizmle dengeleyin. Daha derin modelleme çalışmasının ne zaman gerekli olduğunu ve mevcut bir çözümün ne zaman gönderilecek kadar iyi olduğunu bilin.

• Üretim kodunu yazın. Öncelikle araştırma defterleri ve deneylerle çalışmak yerine, doğrudan ürün ekibinin kod tabanında çalışın.

• Üretimde kendi kalitemiz. Özellik yayına girdikten sonra sağlam değerlendirmeler oluşturun, performansı izleyin ve arızaları araştırın.

Hakkınızda

• ML'yi üretime taşıdınız. PyTorch veya TensorFlow veya JAX gibi eşdeğer çerçevelerde güçlü deneyime sahip, ML destekli ürünler oluşturma ve gönderme konusunda 2 yılı aşkın uygulamalı deneyime sahipsiniz.

• Uygulamalı bilim derinliğine sahipsiniz. Gerektiğinde görme veya yayılma modellerinde ince ayar yapabilir, anlamlı değerlendirmeler tasarlayabilir ve eğitim çalıştırmalarında hata ayıklayabilirsiniz.

• Pragmatik bir inşaatçısınız. Kendi modelinizin en iyi yaklaşım olduğunu kanıtlamaktan ziyade müşterinin sorununu çözmeyi önemsiyorsunuz. Değere giden en hızlı yol bu olduğunda, harici bir modeli, API'yi veya mevcut kitaplığı memnuniyetle kullanacaksınız.

• Ürün odaklısınız. Başarıyı yalnızca belgeler veya kıyaslamalar yerine, gönderilen özellikler, kullanıcı davranışı ve iş sonuçları aracılığıyla ölçersiniz.

• Üretim kod tabanları konusunda rahatsınız. Gerçek bir ürünün içinde yaşayan bakımı yapılabilir kod yazarak deneme ve üretim mühendisliği arasında geçiş yapabilirsiniz.

• Güçlü bir sahipliğiniz var. Belirsiz bir makine öğrenimi problemini ele almak, neyin önemli olduğuna karar vermek, bir yaklaşım seçmek ve bunu üretime taşımak konusunda rahatsınız.

• Hızlı bir şekilde yinelersiniz. Kısa geri bildirim döngülerinden hoşlanıyorsunuz ve üretime ulaşmamış bir şeyi optimize etmek için aylar harcamak yerine yararlı bir şey göndermeyi, kullanıcılardan öğrenmeyi ve onu geliştirmeyi tercih ediyorsunuz.

• Meraklısınız ve işbirlikçisiniz. Hem uzmanlığınızı açıklayabilir hem de etrafınızdaki derin teknik uzmanlıktan bilgi alabilirsiniz. Bilgi paylaşımına ve tevazuya değer veriyorsunuz.

• İngilizceyi akıcı bir şekilde konuşuyorsunuz. Fransızca gerekli değildir.

Sahip olmak güzel: Üretken görüntü modellerini veya yayılma modellerini üretime aktarma deneyimini yaşayın; üçüncü taraf AI API'lerini dahili alternatiflere göre değerlendirme deneyimi; Hızla büyüyen bir girişimde veya doğrudan bir ürün ekibinde çalışma deneyimi.

Faydaları

• Rekabetçi maaş + anlamlı eşitlik

• Paris genel merkezimizden hibrit çalışma

• 10.000 €'ya kadar vize sponsorluğu ve yer değiştirme desteği

• MacBook Pro ve tam ev ofis kurulumu

• 30 gün yıllık izin

• Özel sağlık hizmetleri

• Düzenli şirket dışı yerler ve ekip dinlenmeleri

• Uluslararası İngilizce konuşan ekip

• İngilizce ve Fransızca dil dersleri

İşe Alma Süreci

• Bir ML Araştırmacısı/Mühendisi ile Tarama

• Evde teknik görevlendirme ve ekiple inceleme

• Kültüre uygun görüşme ve ekiple tanışma

• Referans kontrolü ve teklifi…

Kaynak: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.fr/jobs/companies/photoroom/product-ml-engineer-paris-429492)