Scribd, Inc.

Científico de Datos II

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Sobre la oportunidad

Scribd, Inc. tiene la misión de hacer avanzar la comprensión humana. Nuestros cuatro productos — Scribd®, Slideshare®, Everand™ y Fable — ayudan a miles de millones de personas en todo el mundo a ir más allá del acceso y adentrarse en la perspicacia, la aplicación y la experiencia.

Cultura en Scribd, Inc.

Apoyamos una cultura en la que nuestros empleados puedan ser ellos mismos y ser audaces; donde debatimos y nos comprometemos mientras aceptamos giros argumentales; y donde cada empleado tiene el poder de tomar medidas mientras priorizamos al cliente.

Creemos que el mejor trabajo se realiza cuando la flexibilidad individual se equilibra con una conexión comunitaria significativa. Scribd Flex empodera a los empleados para que elijan el estilo de trabajo y la ubicación que apoyen su mejor rendimiento, al tiempo que se comprometen con momentos presenciales intencionados que fortalecen la colaboración y la cultura. Se requiere asistencia presencial ocasional para todos los empleados de Scribd, Inc., independientemente de su ubicación.

Entonces, ¿qué buscamos en los nuevos miembros del equipo? En Scribd, Inc., contratamos por "GRIT". Tradicionalmente definido como la intersección de la pasión y la perseverancia hacia objetivos a largo plazo, GRIT refleja la mentalidad que esperamos de cada empleado. Para nosotros, también sirve como un marco práctico para cómo trabajamos: establecer y alcanzar Metas, ofrecer Resultados dentro de tu rol, aportar ideas y soluciones Innovadoras, y fortalecer el Equipo en general a través de la colaboración y la actitud.

Sobre el equipo

El equipo de Investigación Aplicada es un grupo de científicos de datos y especialistas en contenido que son expertos en aprovechar machine learning, procesamiento de lenguaje natural y modelos de IA generativa para desarrollar soluciones que aporten valor a nuestros usuarios y negocio.

Actuamos como un motor clave de innovación, ya sea en la experimentación de superficies de productos, la generación de metadatos o el desarrollo de modelos. Junto con los socios de Producto e Ingeniería, diseñamos soluciones y colaboramos en equipos multifuncionales para maximizar el impacto empresarial.

Nuestras áreas de impacto incluyen enriquecimiento de contenido, aprendizaje de representación, recomendaciones, búsqueda, traducción y muchas otras, aplicadas a diversos medios de texto, imagen y audio. Operamos a una escala de cientos de millones de documentos, millones de usuarios y miles de millones de interacciones de usuarios.

Descripción del puesto

Buscamos un Científico de Datos II con experiencia en el desarrollo e implementación de modelos de machine learning. Ayudarás a diseñar e implementar sistemas de IA y ML de alto impacto. Trabajamos en equipos multifuncionales colaborando con Ingenieros de Machine Learning, Ingenieros de Datos y Producto. Buscamos a una persona curiosa y colaborativa con un ojo para la simplicidad, la visibilidad de extremo a extremo y el impacto, y que esté entusiasmada por construir modelos utilizando grandes cantidades de datos, utilizando modelos de lenguaje y desplegando modelos.

Esta publicación refleja una posición abierta y aprobada dentro de la organización.

En Scribd, Inc. tu salario base es una parte de tu paquete de compensación total y se determina dentro de un rango. Nuestros rangos salariales se basan en los puntos de referencia del costo de mano de obra local para cada puesto, nivel y ubicación geográfica específica. San Francisco es nuestro mercado geográfico más alto en los Estados Unidos. En el estado de California, el rango salarial razonablemente esperado está entre $118,000 [salario mínimo en nuestro mercado geográfico más bajo dentro de California] y $184,000 [salario máximo en nuestro mercado geográfico más alto dentro de California]. En los Estados Unidos, fuera de California, el rango salarial razonablemente esperado está entre $97,000 [salario mínimo en nuestro mercado geográfico más bajo de EE. UU. fuera de California] y $175,000 [salario máximo en nuestro mercado geográfico más alto de EE. UU. fuera de California]. En Canadá, el rango salarial razonablemente esperado está entre $123,000 CAD[salario mínimo en nuestro mercado geográfico más bajo] y $150,000 CAD[salario máximo en nuestro mercado geográfico más alto]. Consideramos cuidadosamente una amplia gama de factores al determinar la compensación, incluyendo, entre otros, la experiencia; las habilidades relacionadas con el puesto; la educación o formación relevante; y otras necesidades comerciales y organizativas. El rango salarial indicado es para el nivel en el que se ha definido este puesto. En caso de que se le considere para un nivel diferente, se aplicaría un rango salarial superior o inferior. Este puesto también es elegible para una participación accionaria competitiva y un paquete de beneficios integral y generoso.

Trabajar en Scribd, Inc.

¿Te encuentras actualmente en una ubicación donde Scribd, Inc. puede emplearte?

Los empleados deben tener su residencia principal en o cerca de una de las siguientes ciudades. Esto incluye áreas metropolitanas circundantes o ubicaciones dentro de una distancia de desplazamiento típica:

Estados Unidos:

Atlanta | Austin | Boston | Dallas | Denver | Chicago | Houston | Jacksonville | Los Ángeles | Miami | Nueva York | Phoenix | Portland | Sacramento | Salt Lake City | San Diego | San Francisco | Seattle | Washington D.C.

Canadá:

Ottawa | Toronto | Vancouver

México:

Ciudad de México

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Sobre Scribd, Inc.

Vida en Scribd, Inc.

Queremos que nuestro proceso de entrevista sea accesible para todos. Puedes informarnos de cualquier ajuste razonable que podamos hacer para satisfacer mejor tus necesidades enviando un correo electrónico a [email protected] sobre la necesidad de ajustes en cualquier momento del proceso de entrevista.

Si solicitas un empleo en Scribd, Inc. o interactúas con nosotros en relación con el empleo (incluyendo como empleado, contratista u otro personal), la información personal que procesamos en ese contexto está sujeta a nuestra Política de Privacidad para Empleados y Candidatos, que está disponible aquí.

Scribd, Inc. se compromete a la igualdad de oportunidades de empleo independientemente de la raza, color, religión, origen nacional, género, orientación sexual, edad, estado civil, condición de veterano, condición de discapacidad o cualquier otra característica protegida por la ley. Animamos a personas de todos los orígenes a postularse, y creemos que una diversidad de perspectivas y experiencias crea una base para las mejores ideas. Únete a nosotros para construir algo significativo.

Responsabilidades

  1. Enfocarse en una variedad de casos de uso de clasificación de contenido, aprovechando desde NLP tradicional hasta sofisticados modelos LLMs y generativos.
  1. Investigar métodos para resolver nuestros problemas más desafiantes en Scribd, Inc. a escala.
  1. Colaborar con otros Científicos de Datos, Ingenieros de Machine Learning e Ingenieros de Datos de ML en proyectos multifuncionales.
  1. Aprovechar cualquier algoritmo a tu disposición: desde modelos clásicos de Scikit-learn y NumPy hasta Redes Neuronales personalizadas en PyTorch hasta LLM de terceros y APIs.
  1. Procesar grandes cantidades de datos con Python, SQL y Spark.
  1. Alinear con las partes interesadas a través de métodos de comunicación escrita y verbal sobre los enfoques y resultados de los proyectos, al tiempo que se escribe documentación detallada, precisa y concisa del proyecto.

Requisitos

  1. 4+ años de experiencia post-cualificación desarrollando modelos de machine learning, trabajando con sistemas a escala y desplegando en entornos de producción.
  1. Dominio de Python.
  1. Experiencia práctica en la construcción de pipelines de ML y trabajo con frameworks de procesamiento de datos distribuidos como Apache Spark, Databricks, o similares.
  1. Nivel intermedio en al menos tres de estos campos: algoritmos de clasificación, procesamiento de lenguaje natural, búsqueda, recuperación de información, reconocimiento de entidades nombradas, deep learning, modelos generativos.
  1. Experiencia de nivel intermedio o superior con SQL o PySpark.
  1. Grado o Máster en disciplina cuantitativa relevante, incluyendo, entre otras, Estadística, Informática, Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial o cualquier otro campo con un fuerte enfoque cuantitativo.

Beneficios en Scribd, Inc.

  • Scribd Flex (modelo de trabajo flexible)
  • Cobertura integral de salud, dental y de la vista.
  • Apoyo a la salud mental y cobertura por discapacidad.
  • Generoso tiempo libre remunerado, que incluye vacaciones, días por enfermedad, días festivos, descanso invernal, días de voluntariado y licencias sabáticas.
  • Permiso parental remunerado y beneficios de apoyo familiar.
  • Plan de jubilación con aportación de la empresa y participación de los empleados.
  • Programas de aprendizaje y desarrollo y oportunidades de crecimiento profesional.
  • Subsidios para bienestar y oficina en casa.
  • Acceso gratuito a la suite de productos de Scribd, Inc..
  • Acceso empresarial a herramientas de IA líderes.

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