iHerb 聘请美国高级数据工程师 | LinkedIn

职责包括设计和构建可扩展的数据提取、整合、转换和数据模型。确保在所需环境中成功部署和配置数据解决方案。设计和实现数据架构和应用程序，以实现速度、质量和操作效率。与跨职能利益相关者互动，收集和定义需求，并将其转化为技术设计。深入熟悉企业数据集，构建领域知识，并提高数据质量。审查需求，识别差距，并与利益相关者推动解决。识别并推荐持续改进的机会，确保整合是自动化、受监管和可观察的。作为设计和部署地面起始云数据平台和管道的关键团队成员。与数据科学家合作，设计、构建和维护可重复的机器学习流水线，包括特征工程、模型训练、验证、部署和监控。实施CI/CD for数据和ML工作流（模型打包、自动化测试、环境管理、释放自动化）。构建和维护生产级ML基础设施，如特征存储、模型注册表、数据版本控制和实验跟踪框架（如MLflow）。确保ML模型遵循最佳实践治理，包括自动化模型性能监控、漂移检测、日志、可观察性和警报。设计可扩展的数据管道，优化用于ML工作负载，如批量、流和实时推理用例。建立MLOps标准、编码实践和自动化模式，这些模式可扩展到跨团队。

资格包括计算机科学、信息系统或其他技术领域的学士或硕士学位。善于交际、团队合作，有积极进取的心态。5年以上在数据环境中的数据工程师经验。强大的人际技能，具有协作、主动和解决问题导向的心态。精通数据建模概念和技术。精通Databricks和其他云数据仓库解决方案，如S3、Redshift或BigQuery。有使用PySpark处理半结构化数据（合并、删除、合并、整理）构建数据管道和ETL/ELT工作流的经验。高级的Python和高级SQL技能，包括查询优化。能够编写、测试和调试RESTful API。在敏捷、跨职能环境中工作的经验。强大的分析、问题解决和批判性思维能力。能够指导初级工程师并参与技术设计审查。强大的沟通技能，能够清晰地呈现复杂概念。在数据质量倡议如主数据管理（MDM）中的经验。在生产环境中操作机器学习模型的经验。使用ML工具如MLflow、SageMaker、Databricks ML、Kubeflow或类似工具的实战经验。实施针对数据和ML工作负载的CI/CD流水线，包括自动化测试、部署流水线和环境配置。理解模型生命周期管理、数据版本控制、特征存储设计和模型监控概念。有使用Docker容器化ML工作负载并使用云原生服务或编排器进行部署的经验。熟悉监控框架、实验跟踪和ML模型的性能可观察性。

员工（及其家庭）符合适用计划文件中的资格标准，有资格参与我们的医疗、牙科、视力和基本人寿保险计划，并可能加入我们公司的401(k)计划。员工将有资格享受带薪假期和带薪病假，根据公司的政策。员工将享受全年节假日。这些福利的资格要求将由适用计划文件控制。被雇佣的申请人可能获得限制股票单位并根据各自计划文件和政策获得年度奖金。

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