Conviértete en parte del equipo de NIKE, Inc.

NIKE, Inc. hace más que vestir a los mejores atletas del mundo. Es un lugar para explorar el potencial, borrar límites y ampliar los límites de lo que puede ser. La empresa busca personas que puedan crecer, pensar, soñar y crear. Su cultura prospera al abrazar la diversidad y recompensar la imaginación. La marca busca triunfadores, líderes y visionarios. En NIKE, Inc. se trata de que cada persona aporte habilidades y pasión a un juego desafiante y en constante evolución.

Senior Machine Learning Engineer - NIKE USA Inc. - Beaverton, OR. Develop and program integrated software algorithms to structure, analyze and leverage data in product and systems applications in both structured and unstructured environments; develop and communicate descriptive, diagnostic, predictive and prescriptive insights/algorithms; use machine learning and statistical modeling techniques such as decision trees, logistic regression, Bayesian analysis and others to develop and evaluate algorithms to improve product/system performance, quality, data management and accuracy; use current programming language and technologies to translate algorithms and technical specifications into code; complete programming and implements efficiencies, performs testing and debugging; complete documentation and procedures for installation and maintenance; apply deep learning technologies to give computers the capability to visualize, learn and respond to complex situations; adapt machine learning to areas such as virtual reality, augmented reality, artificial intelligence, robotics and other products that allow users to have an interactive experience; and work with large scale computing frameworks, data analysis systems and modeling environments. Telecommuting is available from anywhere in the U.S., except from SD, VT, and WV. 

 

Employer will accept a Master’s degree in Computer Science or Software Engineering and two (2) years of experience in the job offered or in an engineer-related occupation.  
 
Experience must include the following: 

  • Machine learning algorithms 

  • Data science methods 

  • Data wrangling with structured and unstructured data 

  • Feature engineering 

  • Time series, forecasting, and natural language processing 

  • Programing languages including Java, Spark, and Scala 

  • Scripting languages such as Python, R, and SAS 

  • SQL 

  • Deep learning methods and computer visions  

  • Solution and technical design 

  • Hyperparameter tuning approaches 

  • Cloud technologies such as Google cloud, AWS or similar platforms  

  • Distributed Systems 

  • Productionalizing ML models at scale  

  • Cross team collaboration 

 

Apply at www.jobs.nike.com (Job #R-49928). 

#LI-DNI

 

We are committed to fostering a diverse and inclusive environment for all employees and job applicants. We offer a number of accommodations to complete our interview process including screen readers, sign language interpreters, accessible and single location for in-person interviews, closed captioning, and other reasonable modifications as needed. If you discover, as you navigate our application process, that you need assistance or an accommodation due to a disability, please complete the Candidate Accommodation Request Form.

Qué puedes esperar

NUESTRO PLAN DE CONTRATACIÓN

01 Postúlate

Nuestros equipos están formados por diversos conjuntos de habilidades, bases de conocimientos, contribuciones, ideas y antecedentes. Queremos que encuentres la opción perfecta: revisa las descripciones de los puestos, los departamentos y los equipos para descubrir la función ideal para ti.

02 Habla con un reclutador o haz una evaluación

Si te seleccionan para un puesto corporativo, un reclutador se pondrá en contacto contigo para iniciar tu proceso de entrevistas y será tu contacto principal durante todo el proceso. En el caso de los puestos de Retail, tendrás que realizar una evaluación interactiva que incluye una conversación y cuestionarios. Te tomará entre 10 y 20 minutos completarla. Independientemente del puesto, queremos conocerte a ti, a tu yo en su totalidad, así que comparte quién eres, qué te hace singular y qué deseas hacer.

03 Entrevista

Entra en esta fase con confianza: investiga, entiende lo que buscamos y prepárate para las preguntas que nos harán saber más sobre ti y tus antecedentes.

Two people smiling and embracing in an outdoor setting