阿勒根数据实验室（Allergan Data Labs）致力于改变全球最大制药公司艾伯维（Abbvie）旗下的阿勒根美学美容业务。我们拥有包括肉毒杆菌、冷冻溶脂、瑞蓝等标志性品牌。医学美容业务潜力巨大，正处于快速增长和颠覆的阶段，我们正在寻找一名机器学习工程师实习生加入我们高绩效团队。
我们的团队成功推出了一项新颖的技术平台Allē，该平台为数百万消费者、数万名美容提供者和成千上万名美国同事提供服务。自2020年11月推出以来，Allē已经提供了定制促销活动、个性化体验，并有数百万消费者将其作为美容之旅的一部分使用。
阿勒根数据实验室是一个充满活力、有创业精神的组织，同时又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见，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。您的工作将持续10至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，确定、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，实施用于检测性能下降（如非平稳行为和异常）的生产监控指标，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、代码和模型质量标准的记录，文档和源代码控制工件的流程和框架。
- 清晰地记录和展示您的工作和信息材料，适当地向您的团队和业务合作伙伴传达细节水平。
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还剩下一个学期或一年。
- 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。
- 广泛了解基本的计算统计知识，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。
- 具备较强的人际交往和口头沟通能力。
- 能够利用公司提供的MacBook Pro，在远程位置高效工作，使用现代协作工具。
优选经验和技能：
- 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。
- 具有为生产环境设计、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/湖屋和/或特征存储的知识。
- 在推荐系统、欺诈检测、个性化和营销科学（如归因、客户生命周期价值、倾向、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（LLMs）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：
- 有竞争力的薪水。
- 提供MacBook Pro和相关硬件，以进行出色的工作。
- 提供现代化的工具集，以提高工作效率：Slack、Miro、Loom、Lucid、Google Docs、Atlassian等。
平等就业机会：
在艾伯维，我们重视汇聚来自不同背景的个人，为患者开发新的创新解决方案。作为一个平等就业机会雇主，我们不以种族、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、基因信息、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其他法律保护特征为基础进行歧视。 
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