Старший Инженер по Машинному Обучению

Управление фронтильными бизнес-операциями - это сложная задача, которую большинство программного обеспечения никогда не затрагивало. Затраты на труд, меняющиеся в зависимости от смены, соблюдение нормативных требований, которые различаются в зависимости от региона и роли, и маржи настолько тонкие, что плохо построенный график может потопить квартал. Это более сложная проблема, чем большинство белых воротничков SaaS, и тем не менее фронтильные секторы обеспечивают занятость 80% мировой рабочей силы и получили около 1% инвестиций в программное обеспечение за последнее десятилетие.

Мы считаем, что это потому, что проблема требовала ИИ, а не просто лучшего программного обеспечения, прежде чем ее можно было решить. Фронтильные организации располагают огромным количеством операционных данных. При правильном использовании эти данные позволяют агентам взять на себя реальные части управления бизнесом, а не просто отчитываться перед ним. Именно это мы строим в Sona, и это происходит достаточно рано, что системы, которые вы построите сейчас, все еще будут основополагающими через три года.

Мы привлекли более 100 миллионов долларов от N47, Felicis, Gradient и Northzone, подписали более 100 клиентов по всему миру в Великобритании и США и открыли офисы в Лондоне, Нью-Йорке, Остине и Лисбоне. Больше информации о работе в Sona можно найти здесь.

О роли

Вы присоединитесь к команде из двух человек, занимающейся машинным обучением, и системе прогнозирования, делающей получасовые прогнозы спроса для различных целей для нескольких сетей ресторанов. Наши модели прогнозирования входят в сложную среду, где принимаются ключевые машинные и человеческие решения на основе их прогнозов, сталкиваются с петлями обратной связи и высоко переменной средой. Система работает - задача теперь состоит в том, чтобы масштабировать ее от нескольких клиентов до сотен.

Вы будете отвечать за запуск клиентов от начала до конца: проверку данных, выбор моделей, запуск UAT, выход в эфир и мониторинг производительности после этого. Вы будете участвовать в клиентских звонках, строить отношения и понимать, что действительно важно на местах - не только то, точна ли модель, но и то, подготовила ли кухня нужное количество еды.

Вам понравится эта роль, если:

- Вы любите брать на себя ответственность за продукт и результат от начала до конца. Машинное обучение в Sona - это успех, если у нас есть довольные клиенты, управляющие успешным бизнесом, а также модели, которые являются лучшими в отрасли

- Вы фокусируетесь на решении проблемы и когда вам предоставляется выбор между "сложным и блестящим" и "получить что-то простое перед пользователем", вы выбираете последнее

- Вы с энтузиазмом относитесь к работе с нашими отраслевыми экспертами, чтобы действительно понять, что происходит в бизнесе наших клиентов и реалиях работы там

- Вы видите за пределами данных мир, который привел к этому процессу генерации данных, проблемы, которые с ним связаны, и возможности, которые он нам дает

- У вас есть опыт и энтузиазм от реализации проекта машинного обучения от бизнес-идеи до развернутой производственной системы

- Вы используете инструменты ИИ для разработки и вас вдохновляют возможности, которые они предоставляют для машинного обучения. Вы ежедневно используете Claude Code, Cursor или аналогичные инструменты - не как новинку, а как стандартный рабочий режим

Эта роль не для вас, если:

- Вы надеетесь проводить исследования и публиковать научные статьи как ключевой элемент вашей работы

- Вы хотите перейти на менее техническую, более управленческую роль

- Вы стремитесь получить доступ к новым технологиям X и применить их к чему-то

- Вы предпочитаете работать над одним проектом и сделать его идеальным, прежде чем перейти к следующему - роль требует прагматизма, параллелизма и итеративного улучшения

Требования

Вам понадобятся следующие навыки и опыт для успеха:

- Опыт работы с производственными системами машинного обучения, с историей развертывания систем ML, которые обрабатывают сложные данные, работают стабильно и требуют мониторинга

- Сильные основы машинного обучения - вы можете обосновать компромиссы на практике, объяснить "почему" за выбором функций и моделей, и принимать обоснованные решения, когда происходит что-то неожиданное

- Опыт развертывания перед клиентами - вы лично занимались развертыванием ML от начала до конца и комфортно чувствуете себя на звонках с нетехническими заинтересованными сторонами

- Сильные навыки программирования на Python, включая стек ML/научного Python (например, numpy, scikit-learn)

- Ежедневное использование инструментов разработки ИИ (Claude Code, Cursor, Copilot или аналогичные) в качестве стандартного рабочего режима

Желательно, если у вас есть опыт в некоторых из этих областей:

- Прогнозирование, временные ряды или планирование спроса - тот, кто интуитивно понимает лаг-особенности, календарные эффекты и целостность оценки, будет значительно быстрее адаптироваться

- Наш стек: Python, scikit-learn, MLflow, Docker, GCP

- Небольшая команда, где ответственность широкая и контекстное переключение является нормальным

Преимущества

- Зарплата: £95,000-£110,000

- Полностью удаленная работа (европейские часовые пояса)

- Опционы на акции

- 35 дней ежегодного отпуска (25 дней стандартно плюс 10 гибких дней государственных праздников)

- Дополнительный день отпуска за каждый год службы

- Пенсионные взносы, сопоставленные до 5%

- Комплексное медицинское страхование

- Улучшенный отпуск и оплата по уходу за детьми

- Схема childcare с 희생ом зарплаты (Workspace Nursery)

- Стипендия на coworking-пространство для тех, кто находится за пределами Лондона

- Ежегодные командные выезды с оплатой всех расходов

- Последний Macbook и бюджет на оборудование для домашнего офиса

- Бюджет на профессиональное развитие

- Неограниченное количество бесплатных книг

Примечание: это представляет собой типичный пакет льгот для сотрудника, работающего на полной ставке в Великобритании. Точные детали могут варьироваться в зависимости от местоположения и типа занятости, но мы стараемся быть как можно более справедливыми по отношению ко всем членам нашей команды. Пожалуйста, обратитесь к вашему контакту в команде Talent, чтобы уточнить доступные льготы для вас.