[Bold Metrics] – Data Scientist

• A plataforma de AI de dados corporais da Bold Metrics utiliza tecnologia de gêmeo digital para otimizar o ajuste e tamanhos da sua marca, melhorando a conversão e o valor médio do pedido, além de reduzir devoluções.
• Em 2012, a equipe começou a desenvolver algoritmos de machine learning e matemática para permitir que os clientes pudessem se ajustar a roupas sob medida sem fita métrica, determinando com precisão as medidas corporais dos clientes usando apenas alguns dados simples.
• Logo percebemos a incrível oportunidade de ajudar as marcas a explorar o potencial dos dados corporais. Com base em nossa expertise, relançamos como uma empresa SaaS e disponibilizamos nossa tecnologia central e soluções para marcas de vestuário em todo o mundo.
• Desde 2017, a Bold Metrics lidera a revolução da tecnologia de ajuste com resultados comprovados, ajudando marcas a reduzir devoluções, aumentar a conversão e melhorar os esforços de sustentabilidade de maneiras mensuráveis e impactantes.

#O momento do negócio da Bold Metrics:

• Os modelos de Machine Learning estão crescendo, em volume de dados e complexidade e por isso estamos atraindo novas competências em ciência de dados para o negócio.
• Em paralelo, estamos atualizando os principais modelos de Machine Learning do negócio, responsáveis pelas recomendações de tamanho.

#O seu desafio como Data Scientist na Bold Metrics será:

• Liderar a tomada de decisões estratégicas para o crescimento do usuário e inovação de produtos, utilizando a ferramentas de ciência de dados, incluindo análise, experimentação, previsão e aprendizado de máquina, para aprimorar toda a experiência do consumidor.
• Comunicar-se com a liderança do negócio, facilitando o entendimento da tecnologia e conceitos para o produto e experiência do usuário, abstraindo a complexidade tecnológica.

#O que você vai fazer todos os dias:

• Treinar e testar os modelos de machine learning usando Python, XGBoost, Pytorch, Scikit Learn, Inferência Bayesiana.
• Desenvolver e implantar modelos de machine learning e técnicas de inferência causal em escala, do conceito ao impacto mensurável nos negócios.
• Criar soluções para projetar arquiteturas de Machine Learning, métodos e experimentos quando necessário.
• Construir e manter pipelines de dados automatizados e escaláveis para dar suporte a relatórios, visualização de dados, análise e machine learning para produtos e soluções internas.
  • Recebemos uma grande quantidade de dados diariamente e mensalmente, precisamos automatizar o pipeline de dados.
  • Utilizamos Pandas, Polars, Scikit Learn, GitHub Action CI/CD na engenharia e monitoramento de Machine Learning.
• Liderar o design e gerenciamento de plataformas abrangentes de machine learning, garantindo processos robustos de desenvolvimento e implantação de modelos.

#Estamos atraindo vivências e experiências em:

• Pensar, escrever, treinar e testar modelos de Machine Learning.
• Desenvolvimento de scripts em Python e SQL.
• Testes A/B e inferência causal.
• Tecnologias de nuvem AWS.
• LMLOps, incluindo implantação e monitoramento de modelos.
• Docker para containerização e Git para controle de versão.