Retail Specialist

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 27 jours

🇺🇸 États-Unis – Télétravail

💵 $60 - $80 / heure

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

🔴 Expert

👻 Score fantôme 20%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Weekday (YC W21)

Site WebLinkedInTous les Emplois

11 - 50 employés

Fondée en 2021

💼 Conseil

👥 RH Tech

☁️ SaaS

Consulting • HR Tech • SaaS

Weekday est une plateforme de recrutement moderne qui combine des technologies d'IA avec une vaste base de données de candidats potentiels, visant à simplifier le processus d'embauche pour les entreprises en Inde. Ils proposent divers services, y compris une approche proactive qui aide les employeurs à se connecter avec les meilleurs talents et offrent des outils pour faciliter la candidature des candidats à des postes. L'accent mis par Weekday sur l'engagement des candidats à travers plusieurs canaux, y compris les emails, WhatsApp et les appels téléphoniques, les distingue dans le paysage concurrentiel des agences de recrutement.

Description

• Work with research and engineering teams to identify and address knowledge gaps related to retail merchandising, category management, buying, planning, and operations • Design challenging, realistic retail tasks reflecting real-world business scenarios and decision-making • Develop accurate, well-reasoned solutions based on established retail practices and professional experience • Evaluate AI-generated responses using structured rubrics for accuracy, reasoning, judgment, relevance, and completeness • Provide clear, actionable written feedback on strengths, weaknesses, and improvement areas • Develop and refine retail evaluation guidelines and scoring frameworks • Collaborate with subject-matter experts to maintain consistency, accuracy, and quality across AI training and evaluation datasets • Translate practical retail knowledge and decision-making processes into structured guidance to improve AI systems

🎯 Exigences

• 8+ years of professional retail experience in merchandising, category management, buying, retail planning, retail operations, or related functions • Experience in a recognized large-scale retail, consumer, e-commerce, or omnichannel organization strongly preferred • Mandatory hands-on experience evaluating LLM or AI-generated outputs against rubrics or structured scoring criteria • Demonstrated career progression and increasing responsibility • Strong understanding of retail strategy, merchandising processes, category performance, inventory considerations, customer behavior, and operational decision-making • Ability to assess complex business scenarios and determine whether recommendations are practical and commercially sound • Strong written and verbal communication skills • Excellent problem-solving and analytical abilities • High attention to detail and consistency when applying evaluation criteria • Comfortable collaborating with cross-functional teams and subject-matter experts • Ability to commit reliably to approximately 35 hours per week during weekdays