Toast
Staff Data Scientist
Canada
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PythonSQLAWS
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À propos du poste
Toast crée des technologies pour aider les restaurants et les entreprises locales à réussir dans un monde numérique, aidant les propriétaires d'entreprises à opérer, à augmenter leurs ventes, à engager leurs clients et à satisfaire leurs employés.
En tant que Staff Data Scientist, vous dirigerez la conception et le développement de systèmes ML évolutifs pour des cas d'utilisation tels que la recommandation de menus, la prévision de la demande, le ciblage d'offres et la personnalisation client. Vous servirez de partenaire technique d'idées au sein des équipes, établirez les meilleures pratiques et influencerez la feuille de route des produits pilotés par le ML qui soutiennent les principaux résultats commerciaux. Votre travail façonnera directement les décisions stratégiques et améliorera l'expérience client à grande échelle.
L'IA chez Toast
Chez Toast, l'une de nos valeurs d'entreprise est que nous sommes avides de construire et d'apprendre. Nous pensons que l'apprentissage de nouveaux outils d'IA nous permet de construire plus rapidement pour nos clients, de manière plus indépendante et avec une qualité supérieure. Nous fournissons ces outils dans toutes les disciplines, de l'ingénierie et du produit aux ventes et au support, et nous sommes inspirés par la manière dont nos Toasters génèrent déjà de la valeur réelle avec eux. Les personnes qui réussissent ici sont celles qui embrassent les changements qui nous permettent de construire davantage pour nos clients ; c'est un élément central de notre culture.
Les gens sont l'ingrédient secret de notre recette du succès
Chez Toast, nos employés sont notre ingrédient secret – quand ils réussissent, nous réussissons. L'industrie de la restauration réunit des personnes d'une grande variété d'origines, d'expériences et de perspectives, et nous valorisons cette même diversité chez Toast. Nous nous efforçons de construire une culture ancrée dans l'authenticité, le respect et l'humilité, où chaque Toaster a une réelle opportunité de grandir, de contribuer et de faire son meilleur travail – élevant la barre en matière de fourniture d'expériences exceptionnelles pour nos clients et les uns pour les autres.
Ce poste correspond à un poste vacant actuel.
#LI-Remote
Comment Toast utilise l'IA dans son processus d'embauche
Tout au long du processus d'embauche, notre objectif est de vous connaître. Nous utilisons des outils d'IA pour aider nos recruteurs et nos intervieweurs dans des tâches telles que la prise de notes, la synthèse et la documentation des entretiens afin de garantir qu'ils puissent se concentrer pleinement sur votre conversation. Toutes les décisions d'embauche sont prises par des personnes. Nous vous demandons de réaliser les entretiens et les évaluations par vous-même, sans outils d'IA en temps réel, enregistrement ou bots de transcription, sauf indication contraire de notre part à l'avance. Pour en savoir plus : careers.toasttab.com/ai-in-hiring
Notre approche du travail hybride
Nous adoptons un modèle de travail hybride qui favorise la collaboration en personne tout en valorisant les besoins individuels. Notre objectif est de construire une forte culture de connexion pendant que nous travaillons ensemble pour autonomiser la communauté de l'hôtellerie, quelle que soit sa localisation.
Veuillez visiter la page Emplacements sur notre site carrière pour en savoir plus sur nos attentes en matière de présence au bureau par région : careers.toasttab.com/locations-toast
Postulez dès aujourd'hui !
Toast s'engage à créer un processus d'embauche accessible et inclusif. Dans le cadre de cet engagement, nous nous efforçons de fournir des aménagements raisonnables aux personnes handicapées pour leur permettre d'accéder au processus d'embauche. Si vous avez besoin d'un aménagement pour accéder à la candidature ou au processus d'entretien, veuillez contacter [email protected] [[email protected]].
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Pour les postes aux États-Unis, il est illégal dans le Massachusetts d'exiger ou d'administrer un test de détecteur de mensonges comme condition d'emploi ou de maintien de l'emploi. Un employeur qui viole cette loi est passible de sanctions pénales et de responsabilité civile.
Une journée dans la vie (Responsabilités)
- Assumer le cycle de vie complet du machine learning – de la définition du problème et de l'exploration des données à la modélisation, au déploiement et à la surveillance – pour des initiatives critiques.
- Concevoir et implémenter des modèles ML et statistiques avancés qui améliorent les performances des produits, l'efficacité opérationnelle ou les informations clients.
- Collaborer avec les ingénieurs, les chefs de produit et les parties prenantes commerciales pour définir la portée du projet, les métriques de succès et la stratégie d'intégration.
- Guider les décisions architecturales, définir les normes de modélisation et promouvoir les meilleures pratiques pour l'expérimentation, la validation et la mise en production.
- Encadrer d'autres data scientists et élever le niveau technique par des revues de conception, des retours et le partage d'expertise du domaine.
- Identifier proactivement les domaines où la science des données peut créer de la valeur commerciale et diriger les efforts interfonctionnels pour faire avancer ces opportunités.
- Tirer parti des outils d'IA de pointe pour améliorer votre flux de développement, augmenter la vélocité et aider à pionnier de nouvelles approches de construction – contribuant ainsi à une culture d'innovation et de productivité au sein de l'équipe.
Prérequis
Ce dont vous aurez besoin pour réussir (Exigences)
- 5+ années d'expérience en science des données avec une expérience avérée dans la livraison de systèmes ML en production qui génèrent un impact mesurable.
- Connaissance approfondie de la modélisation statistique, du machine learning (par exemple, modèles basés sur des arbres, séries temporelles, deep learning) et de l'évaluation des modèles.
- Expérience de travail avec des données de produits réelles à grande échelle et de traduction de problèmes ambigus en solutions ML bien définies.
- Expérience du traitement et de l'entraînement de données distribuées, de l'inférence en temps réel et des frameworks ML Ops.
- Expérience préalable dans l'encadrement d'autres data scientists ou dans le rôle de chef technique.
- Expérience dans la direction d'expérimentations (par exemple, tests A/B), l'inférence causale et les systèmes de décision en temps réel.
- Maîtrise de Python et SQL, et expérience avec les frameworks ML (par exemple, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow).
- Solide compréhension des principes d'ingénierie logicielle, y compris la conception modulaire, le contrôle de version, les tests et le CI/CD.
- Expérience pratique des plateformes cloud (de préférence AWS), y compris des outils tels que SageMaker, Athena, Glue, DynamoDB et Bedrock.
- Excellentes compétences en communication et capacité à influencer les parties prenantes techniques et non techniques.
- Solide sens des affaires avec la capacité d'aligner les solutions techniques sur les objectifs de l'entreprise.
Ingrédients bonus*
- Un diplôme avancé en informatique, statistique ou dans un domaine STEM connexe est préféré.
- Familiarité avec les outils MLOps pour la surveillance, la détection de dérive, le réentraînement et l'explicabilité.
- Expérience dans le réglage fin des LLMs et l'application de l'apprentissage par renforcement à partir des retours humains (RLHF) pour améliorer les performances et l'alignement des modèles.
Notre philosophie de rémunération globale
Nous nous efforçons de fournir des programmes de rémunération et d'avantages sociaux compétitifs qui aident à attirer, retenir et motiver les personnes les plus brillantes de notre secteur. Notre package de rémunération globale va au-delà d'un potentiel de revenus élevé et offre les moyens d'un mode de vie sain avec la flexibilité nécessaire pour répondre aux besoins changeants des Toasters. Apprenez-en davantage sur nos avantages sociaux sur careers.toasttab.com/toast-benefits.
La fourchette de salaire de base pour ce poste est indiquée ci-dessous. Le salaire de départ sera déterminé en fonction des compétences, de l'expérience et de la situation géographique. En plus du salaire de base, nos composantes de rémunération globale comprennent la rémunération en espèces (heures supplémentaires, bonus/commissions si éligible), les actions et les avantages sociaux.
Fourchette de rémunération
$127,000—$203,000 CAD
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