Zostań członkiem zespołu NIKE, Inc.
NIKE, Inc. to nie tylko firma, która ubiera najlepszych sportowców na świecie. To miejsce, w którym możesz odkryć swój potencjał, przekroczyć granice oraz sprawić, że niemożliwe staje się możliwe. Firma poszukuje ludzi, którzy chcą się rozwijać i potrafią myśleć, marzyć oraz tworzyć. Jej kultura rozwija się dzięki różnorodności i wspieraniu kreatywności. Potrzebni są w niej ludzie ambitni, urodzeni liderzy i prawdziwi wizjonerzy. W NIKE, Inc. każda osoba wnosi do gry swoje umiejętności oraz pasje. Dzięki temu ciągle się rozwijamy.
ABOUT THE ROLE
Now, more than ever, Technology needs to respond quickly to turn market disruptions into opportunities for our world-class brand. To achieve this, we must continue to develop our Enterprise Analytics, AI & Machine Learning capabilities and team to ensure we’re maximizing the power of the Nike enterprise in the analytics/machine learning space and managing data as a competitive advantage.
If you’re ready to innovate and be a driving force for building solutions Enterprise Data and Analytics organization, come join us now! You will be part of an organization that is revolutionizing Nike technology platforms and architecting a data and analytics landscape that is simplified, modern, flexible and will ultimately enable Nike on its journey to beyond.
WHAT YOU WILL WORK ON
• Work with business teams throughout the organization to identify complex and challenging issues to solve with AI technology.
• Build ML/AI prototypes in topics such as anomaly detection, demand forecast and demonstrate their benefits to product teams and business stakeholders
• Deploy AI powered applications in our data platform and monitor their business performances
WHO WILL YOU WORK WITH
You will be reporting to the Engineering manager, you will work with Product Manager, other Engineering Team Members and with a variety of talented Nike teammates. You will be part of team that will be a driving force in building Data and Analytic solutions for Nike Technology.
WHAT YOU BRING
• Bachelor’s or master’s degree in computer science or related subject area with 6+ experiences.
• 3+ years of demonstrated professional experience in AIML especially in search & recommendation, generative AI area.
• Working experience with machine learning and deep learning frameworks like PyTorch, Tensorflow etc.
• Hands on experience on productize machine learning models, like model serving, model performance monitoring, model performance evaluation, models training & validation etc..
• Demonstrable ability to interpret, and implement methods described in research papers and articles in machine learning, deep learning, mathematical modeling and related fields.
• Strong understanding of data and analytics, including experience with Big Data, real time and batch data processing is preferred.
• Experience with cloud platforms (e.g., AWS, GCP) and able to containerize and deploy models to production.
• Strong problem solving and analytical mindset
• Effective communication skills
NASZ PLAN ZATRUDNIENIA
1. Aplikuj
Nasze zespoły składają się z osób o różnych umiejętnościach, wiedzy, pomysłach i doświadczeniach, a każda z nich może dać od siebie coś innego. Chcemy, żebyś znalazł(a) tu coś dla siebie – zapoznaj się z opisami stanowisk, działami i zespołami, aby odkryć, jakie stanowisko będzie dla Ciebie odpowiednie.
2. Poznaj osobę rekrutującą lub przystąp do oceny
W przypadku stanowisk korporacyjnych rekruter(ka) skontaktuje się z Tobą w celu rozpoczęcia procesu rekrutacyjnego i przez cały okres jego trwania będzie pozostawać z Tobą w kontakcie. Rekrutacja na stanowisko związane ze sprzedażą wymaga przeprowadzenia procesu interaktywnej oceny, który obejmuje czat i quizy, a jego ukończenie zajmuje około 10–20 minut. Niezależnie od stanowiska, chcemy jak najlepiej poznać naszych kandydatów i nasze kandydatki, więc zachęcamy do opowiedzenia nam o tym, jak rozumiesz pojęcie obsługi klienckiej na światowym poziomie oraz co sprawia, że jesteś osobą wyjątkową.
3. Rozmowa kwalifikacyjna
Warto podejść do tego etapu z pewnością siebie. W tym celu zapoznaj się z naszymi oczekiwaniami i przygotuj się na pytania, które pomogą nam pogłębić wiedzę o Tobie i Twoim doświadczeniu.
