Roles remotos de Spark en Estados Unidos con elegibilidad clara
Ubicación del candidatoEstados UnidosFoco de stackSparkRevisión MiraElegibilidad por país
Esta página reúne roles remotos abiertos para candidatos en Estados Unidos. Así evitas perder tiempo con posiciones que parecen remotas, pero restringen contratación por país, zona horaria, nómina o política interna.
Usa Spark como filtro de stack sin cambiar los nombres originales de los cargos, comparando seniority, países aceptados y preparación para aplicar.
Confirma que tu país aparezca como ubicación aceptada antes de aplicar.
Compara stack, seniority y flujo de aplicación.
Crea alertas para seguir nuevos roles abiertos en Estados Unidos.
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Refinar resultadosFiltra por stack o ubicación del candidato.
Acepta candidatos: Estados UnidosAplicación en sitio de empresa Agregado recientemente
Become the subject-matter expert for Block's online data projections and event-streaming capabilities — designing the platform, frameworks, and standards others build on
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Work with large scale structured and unstructured data, build and continuously improve cutting edge Machine Learning models for Airbnb product, business and operational use cases.
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Define the architecture and contracts governing how models move from development to production — feature store design, model schema management, online/offline inference consistency, and multi-version support.
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Translate Instacart’s data strategy (e.g., monetization, federated access, real-time) into an actionable multi-year architecture roadmap; align with leadership while evolving the platform for scale, maturity, and cost efficiency.
2 países aceptadosAplicación en sitio de empresa Agregado recientemente
Translate Instacart’s data strategy (e.g., monetization, federated access, real-time) into an actionable multi-year architecture roadmap; align with leadership while evolving the platform for scale, maturity, and cost efficiency.
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Lead research and development of pCTR and conversion prediction models, with a focus on improving calibration, reducing training data biases (selection bias, position bias, optimizer’s curse)
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Design end-to-end model lifecycle patterns (MLOps) to boost velocity of development for ML engineers, including data preparation, model management, experiment tracking, and more
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Design and build large-scale offline ML experimentation platforms that enable reproducible research, model development, evaluation, and promotion workflows.
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Design end-to-end model lifecycle patterns (MLOps) to boost velocity of development for ML engineers, including data preparation, model management, experiment tracking, and more
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Designing, developing, and maintaining backend services that handle notifications and emails while ensuring the performance, security, and scalability of our systems.