关于我们的客户：
我们的客户在化妆品行业运营，在法国拥有坚实的总部。他们的分支机构遍布150多个国家，为全球超过85,000人提供就业机会。他们被评为“全球最具创新力的50家公司”之一。他们的核心业务是为客户提供定制美容服务。他们拥有多样化和全球化的产品线优势。
职位：
• 设计、开发、部署和维护数据科学和机器学习解决方案，以实现企业目标。
• 与产品所有者、数据科学家和分析师合作，确定创新和最佳的机器学习解决方案，利用数据实现业务目标。
• 贡献于数据科学家和机器学习用例的开发、推出和入门，以实现企业范围的MLOps框架。
• 在SAPMENA地区扩展经过验证的机器学习用例。
• 负责最佳的机器学习成本。
职责：
• 深入了解业务/功能需求、问题陈述和目标/成功标准
• 与内部和外部利益相关者合作，包括业务、数据科学家、项目和合作伙伴团队，将业务和功能需求转化为机器学习问题陈述和具体交付成果
• 充当产品所有者、数据科学家、数据分析师和数据工程师之间的“桥梁”，开发最合适的端到端机器学习解决方案，包括但不限于算法、模型、流水线、训练、推理、测试、性能调优、部署
• 审查MVP实施，提供建议，并确保遵循机器学习最佳实践和准则
• 充当端到端机器学习系统及其扩展的“负责人”
• 将机器学习算法转化为具有分布式训练、自定义容器和最佳模型服务的生产级代码
• 工业化端到端MLOps生命周期管理活动，包括模型注册、流水线、实验、特征存储、Kubeflow/TFX的CI-CD-CT-CE
• 负责创建、监控漂移，利用持续评估工具并优化性能和整体成本
• 评估、建立准则，并引领数据科学、机器学习、MLOps、数据运营的新兴技术和实践的转型
要求：
• 首选教育背景：计算机科学、数据科学、应用数学或相关技术学位的学士/硕士学位
• 必需经验：8-10年
• 5年以上开发和部署企业级机器学习解决方案的经验
• 在数据分析（EDA、分析、抽样）、数据工程（整理、存储、流水线、编排）方面有丰富经验
• 熟练掌握回归、分类、聚类、决策树、随机森林、梯度提升、推荐、降维、深度学习和集成等数据科学/机器学习算法
• 在Scikit-learn、XGBoost、LightGBM、TensorFlow方面具有丰富的专业知识
• 具有Kubeflow或TFX的MLOps经验
• 熟练使用Python/R和SQL进行高级编程
• 在公共云（如Google Cloud、AWS、Azure）上进行数据科学和机器学习工程的经验
• 对数据和分析概念有很强的技术理解
• 拥有Google Cloud Platform认证（专业机器学习工程师）将是一个重要的加分项
• 有零售/快速消费品行业的经验优先考虑
• 有使用大量数据（>100 GB）进行训练的经验
• 有使用敏捷方法论交付机器学习项目的经验优先考虑
• 具有有效沟通技巧，能够以全面的方式向技术和业务受众传达技术概念和结果的能力
• 具有主动性和独立性，能够满足产品要求并设计最佳解决方案
• 流利的英语，良好的沟通和组织能力；能够在矩阵/多学科团队中工作 
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