机器学习运维工程师

我们正在寻找一名具备3年以上软件或应用ML经验的ML工程师/数据科学家，负责在动态云环境中设计、构建和改进机器学习解决方案，主要使用AWS。该职位位于数据科学与工程的交汇点：探索数据、开发模型、运行严谨的实验，并将最佳方法带入生产环境，通过可靠、可复现的工作流程。如果具备强Python技能、对复杂建模问题充满好奇、并能在多元文化团队中协作工作，这是一个机会进行有意义的端到端ML工作，而不仅仅是笔记本或基础设施。

1. 具备机器学习、统计学和实验设计的扎实基础。
2. 有在实际业务或产品问题中构建模型的经验，而非学术基准。
3. 能够处理结构化和非结构化数据：特征工程、数据集构建、标签质量、泄漏检查、训练/验证/测试纪律。
4. 能够用清晰的指标、误差分析和对权衡（准确性、延迟、成本、可维护性）有判断力。
5. 对现代ML，包括经典ML、深度学习和LLM/GenAI工作流（微调、RAG、评估、提示/版本控制）感兴趣。
6. 熟练使用Python，能够编写干净、模块化、可测试的代码。
7. 有在云环境中开发和部署ML解决方案的经验，尤其是AWS。
8. 能够从原型到生产：打包模型、构建推理路径、监控性能、发布后迭代。
9. 独立工程师，能够从问题框架→实验→实现→发布。
10. 出色的英文书面和口语能力。
11. 愿意与工程师、产品合作伙伴和其他数据科学家紧密合作。
12. 能够向技术及非技术受众解释方法、结果和局限性。
13. 具有计算机科学、数学、物理、统计学等硕士学历，或等同的实践经验。

多元文化、工程导向的团队，强 peer 支持。高信任度和自主性——清晰目标，自由选择如何达成。内部产品影响：有意义的项目，改善开发者和用户体验，而非无尽维护工单。短审批周期和稳固的产品合作。健康的会议政策，保护专注时间。灵活工时，远程/居家办公选项，以及在场时工程师专属的安静办公环境。有竞争力的薪酬，包括股票期权。

Zeta Global（NYSE: ZETA）是AI驱动的营销云，利用先进的人工智能（AI）和数十亿消费者信号，使营销人员更高效地获取、增长和保留客户。通过Zeta营销平台（ZMP），我们的愿景是通过统一身份、智能和多渠道激活的单一平台——由行业最大的自有数据库和AI驱动——使复杂的营销变得简单。公司成立于2007年，由David A. Steinberg和John Sculley创立，总部位于纽约市，全球设有多个办事处。