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Chess.com

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501 - 1000 funcionários

Fundada em 2007

🎮 Jogos

📚 Educação

📱 Mídia

💰 Private Equity Round em 2022-01

Gaming • Education • Media

Chess. com é a principal plataforma online para jogar e aprender xadrez, oferecendo uma ampla gama de recursos, como partidas ao vivo com outros jogadores, bots de treinamento personalizáveis, puzzles de xadrez e aulas abrangentes. A plataforma é amplamente reconhecida por aprimorar o reconhecimento de padrões e as habilidades gerais de xadrez dos jogadores. A Chess. com também oferece cobertura dos principais eventos de xadrez, como o Campeonato Mundial da FIDE. Com foco em criar uma comunidade acolhedora e engajante para jogadores de todos os níveis, a Chess. com é uma referência para quem deseja melhorar seu jogo ou desfrutar de partidas competitivas.

Descrição

• Ser responsável por funcionalidades de produto orientadas por ML, identificando oportunidades desde a modelagem até a implantação, experimentação e mensuração de impacto. • Colaborar com Product, Liderança, Growth e Data Science para determinar quais problemas devem (e não devem) ser resolvidos com ML, definir métricas de sucesso e iterar com base no desempenho em produção. • Projetar, construir e entregar sistemas de ML escaláveis, incluindo pipelines de dados, fluxos de treinamento e infraestrutura de serving de modelos em produção. • Prototipar rapidamente e iterar regularmente, desenvolvendo frameworks de avaliação reprodutíveis, conduzindo experimentos e aprimorando modelos com base nos resultados. • Definir a arquitetura de ML e as práticas de MLOps, estabelecendo padrões para experimentação, deployment, monitoramento e retraining à medida que escalamos. • Impulsionar inovação em Generative AI, explorando como usar LLMs e agentes para criar novas experiências para usuários e ferramentas internas de produtividade. • Fornecer liderança técnica e mentoria, orientando membros mais juniores da equipe, influenciando o roadmap e elevando a literacia em AI/ML na empresa.

🎯 Requisitos

• 5+ anos de experiência prática comprovada na construção de sistemas de ML em escala, treinamento de modelos ML de grande porte, ou experiência equivalente. • 1+ ano de experiência em AI engineering. • Fortes habilidades técnicas e julgamento em codificação, testes e desenvolvimento para escala. • Sólidos conhecimentos práticos de ML, bom entendimento da teoria de ML e compreensão operacional da stack e do ciclo de vida de aplicações de AI no contexto de foundation models, da avaliação ao deployment. • Alto senso de ownership e motivação para gerar impacto em um ambiente dinâmico, em rápida evolução e com ambiguidades.

🏖️ Benefícios

• 100% remoto (trabalhe de qualquer lugar!)