雅培数据实验室的使命是改变雅培美容事业部（AbbVie）的业务，这是全球最大的制药公司之一。我们的标志性品牌包括肉毒杆菌素、CoolSculpting、Juvéderm等。医学美容业务正处于快速增长和颠覆的时期，我们正在寻找一名机器学习工程师实习生加入我们高效团队。
我们的团队成功推出了一个新颖创新的技术平台Allē，为美国数百万消费者、数万名美容提供者和数千名同事提供服务。自2020年11月推出以来，Allē已经提供了精心策划的促销活动、个性化体验，并有数百万消费者将其作为美容旅程的一部分使用。
雅培数据实验室是一个充满活力的初创组织，得到了大公司的支持。您将负责与跨职能合作伙伴合作，并运用您的数据技能从数据中提取洞察，并为产品、运营、营销和销售构建数据驱动的解决方案。
作为一名机器学习工程师实习生，您将向数据工程经理汇报。您的工作时间为10到12周，从2024年5月开始，到2024年8月结束。
您将会：
• 与数据工程师、软件工程师和其他业务合作伙伴合作，识别、收集、清理和组织机器学习和人工智能模型所需的数据集。
• 在经验丰富的机器学习工程师和数据科学家的指导下，编写可扩展的代码，并构建数据管道，从原始数据中提取有意义的特征。
• 协助经验丰富的数据科学家设计、训练和评估机器学习和/或人工智能模型，遵循最佳实践，包括模型选择、验证、偏差/方差调整、性能评估、敏感性分析、降维等。
• 与经验丰富的机器学习工程师和数据科学家合作，设计和实施机器学习和/或人工智能模型，作为可部署到生产环境的健壮解决方案，如微服务、反向ETL或流处理。
• 与经验丰富的机器学习工程师和数据科学家合作，实施生产监控指标，检测性能降低，如非平稳行为和异常，并自动触发模型重新训练和/或警报。
• 与利益相关者合作，确定模型性能标准，并实施生产解决方案以监控性能。
• 遵循我们的治理和开发标准，包括实验记录、代码和模型质量标准、文档和源代码控制工件的流程和框架。
• 清楚地记录和展示您的工作和信息材料，以适当的细节水平向您的团队和业务合作伙伴展示。
所需经验和技能：
• 在计算机科学、数学、统计学、工程学、运筹学或其他定量领域的硕士或博士课程中剩余一个学期或一年。
• 熟练掌握Python编程技能，了解核心计算机科学原理，并具有使用Python数据处理框架（如Pandas和PySpark）的经验。
• 熟悉SQL和关系数据库设计。
• 广泛了解基本计算统计学知识，对统计学的理论基础有很好的理解。
• 对机器学习建模和训练技术有全面和广泛的了解，以及确保健壮性和性能的最佳实践。
• 熟悉ETL/ELT和流处理等实际数据管道方法。
• 熟悉微服务、API、容器化（如Docker、Kubernetes）和云环境（如AWS）等技术。
• 具有较强的人际交往和口头沟通能力。
• 能够使用由公司提供的MacBook Pro，在远程位置高效工作，使用现代协作工具。
首选经验和技能：
• 具有机器学习工程师、数据工程师或数据科学家的经验。
• 熟悉数据工程、DataOps和MLOps原则和工具。
• 在生产环境中设计、训练和评估机器学习和/或人工智能模型的经验。
• 具有使用scikit-learn、HuggingFace、Tensorflow/Keras、MLlib等机器学习和人工智能框架和库的经验。
• 具有数据仓库（如维度建模）、数据湖/数据湖仓库和/或特征存储的经验。
• 在推荐系统、欺诈检测、个性化和营销科学（如归因、客户LTV、倾向性、提升模型）等领域具有知识。
• 具有深度学习架构和框架（如PyTorch、TensorFlow/Keras）的经验。
• 熟悉大型语言模型（LLM）及其在生产中的应用。
• 对向量数据库、知识图谱和其他组织和存储信息的方法有了解。
福利：
• 有竞争力的薪资。
• 提供MacBook Pro及相关硬件，以完成出色的工作。
• 提供现代化的生产力工具集：Slack、Miro、Loom、Lucid、Google Docs、Atlassian等。
平等就业机会：
在AbbVie，我们重视将来自不同背景的个人聚集在一起，为患者开发新的创新解决方案。作为一个平等就业的雇主，我们不会因种族、肤色、宗教、国籍、年龄、性别（包括怀孕）、身体或精神残疾、医疗状况、遗传信息、性别认同或表达、性取向、婚姻状况、受保护的退伍军人身份或任何其他受法律保护的特征而进行歧视。 
纽约