我们是 ASOS，全球时尚爱好者的在线零售商。
我们的存在是为了让客户有信心做他们想做的人，这对我们的员工同样适用。在 ASOS，你可以自由做真实的自己，而不必担心他人的评判，并将你的创造力投入到一个被数百万人使用的平台中。
但我们是如何展现自己的呢？我们自豪地成为包容性公司的成员，致力于残疾自信，并签署了社区商业种族工作宪章，我们在包容性前50家公司雇主名单中排名第8。
每个人在展现最佳自我时都需要一些帮助。如果你在整个过程中需要任何调整，请告诉我们的人才团队，以最适合你的方式进行调整。
职位描述
作为高级机器学习工程师，你将专注于设计和实施可重用的 ML 模板、部署模式和 MLOps 工具，以支持组织内可扩展、可靠和安全的 ML 解决方案。
你将与嵌入在产品团队中的 ML 工程师和科学家密切合作，例如预测、推荐、市场营销、客户和定价，帮助他们加速交付并通过提供稳健和标准化的 ML 开发体验来提高 ML 系统的质量。
你将要做的事情：
• 设计和开发共享的 ML 工程模板、工具和基础设施，以支持 ASOS 内的 ML 团队。
• 推动 ML 工作流的标准化和可重用性，实现不同产品领域的一致性。
• 通过提供最佳实践、模板和技术支持，使团队能够高效地将 ML 模型投入生产。
• 实施和推广 ML Ops 原则，包括 CI/CD、模型注册、监控、测试和特征管理。
• 与 ML 团队合作，了解痛点并相应地发展平台。
• 与数据工程、平台工程和安全团队合作，确保可扩展和成本效益的 ML 基础设施。
我们相信面对面在一起工作有助于我们更快地行动，更深入地联系，并作为一个团队取得更多成就。这就是为什么我们共同工作的方式包括每周至少在办公室工作 2 天。这种节奏加快了决策过程，帮助 ASOS 的员工更快地相互学习，并建立了一个人们可以成长、创造和成功的文化。
资格
关于你
• 拥有机器学习工程师的专业经验，最好接触过平台或基础设施相关的工作。
• 对 ML 生命周期的端到端有扎实的理解，从实验到部署和监控。
• 精通 Python，并熟悉 scikit-learn、XGBoost、PyTorch 或 TensorFlow 等 ML 库。
• 具备使用 ML Ops 工具和实践的经验，如 MLflow、模型注册、容器化（Docker/Kubernetes）和 CI/CD 管道。
• 能够在云平台（最好是 Azure）和分布式计算环境（如 Spark、Databricks）中工作。
• 热衷于通过自动化、标准化和工具改善开发者体验。
附加信息
福利：
• 员工折扣（你好，ASOS 折扣！）
• ASOS 发展（跨业务的个人发展机会）
• 员工样品销售
• 访问大量 LinkedIn 学习材料
• 25 天带薪年假 + 为特别时刻额外庆祝的一天
• 自主奖金计划
• 私人医疗保险计划
• 灵活福利津贴 - 你可以选择以额外现金形式领取，或用于其他福利。 
