创始应用机器学习工程师 关于Wildcard Wildcard是电子商务和零售品牌的代理商业优化平台。我们帮助品牌了解、改善并变现其产品在AI购物代理中的表现。我们正在构建代理商业的任务控制中心：在一个平台上实现可视化（AEO和GEO）、推荐、执行、归因和自动化。随着购物从传统搜索转向AI代理，品牌需要知道他们出现的位置、竞争对手为何获胜、需要改变什么，以及这些改变是否会带来实际的商业结果。我们每个月的增长率为50%。 你将与谁合作 你将直接与我合作，我是Wildcard的创始人Kaushik Mahorker。之前在Scale AI工作时，我为公司在40万SKU、280万属性和数百个分类中的最大试点构建了电子商务丰富引擎，帮助与主要零售商和市场获得了超过1500万美元的合同。这样的经历让我明确了一点：购物发现正在为AI优先的世界重建，而大多数品牌尚未为这种转变做好准备。 职位描述 我们正在寻找一位创始应用机器学习工程师，从最早的阶段帮助塑造产品和公司。这是第一位工程师。你并不是加入一个工程团队，而是帮助建立一个团队。理想的候选人需要有能力掌握整个产品开发，但也需要有应用机器学习的判断，能够构建可靠的AI系统、排名系统、评估、归因模型、代理和客户可以真正信任的自动化循环。这不是一个纯研究角色，也不是一个纯分析角色，也不是一个狭义的全栈角色。我们需要一个能够在产品、基础设施、应用机器学习、数据和客户问题之间灵活移动的构建者，而无需等待其他人定义方向。你将直接与客户合作，掌握产品和基础设施，并帮助决定构建什么，如何构建以及在市场发展的过程中我们优先考虑什么。我们正在寻找一个高主动性、快速反应和AI编码工具专家的人。你应该充分利用AI来加速工作进度，但不应将自己的判断完全外包给它。这个市场正在快速变化。AI购物代理、代理商业协议和消费者行为都在实时变化。模糊性是机会。 第0周项目 你可能会参与以下项目： 构建自定义机器学习模型，以分类提示、预测机会并优先优化品牌所需的内容 构建连接AI可视化与电子商务品牌收入结果的增量性和归因系统 构建提示发现系统，以识别和预测消费者在AI商业界面上问什么 设计用于嘈杂AI商业输出的排名、评分和评估系统 建模网站流量、转化模式和来自混乱的现实数据的性能趋势 通过队列、重试、可观察性、评估和工作流程编排，使核心AI工作流程可靠 构建能够推荐、执行和验证电子商务网站的变更的代理 设计管道以收集新的信号并将其转化为可用的产品智能 调整产品以适应新兴的代理商业协议和平台发布 将早期杂乱的系统迁移到可扩展的产品基础设施中，而不减缓执行进度 我们正在寻找一个拥有以下特征的人： 有创始经验，或在种子轮、A轮、B轮或类似快速发展的公司中担任早期职位 拥有强大的全栈经验，能够独立完成整个栈的交付 具备应用机器学习或数据科学经验，特别是在LLMs、排名、检索、评估、归因、实验或产品智能方面 能够在建模、分析、实施和产品决策之间灵活移动 高主动、自我驱动，能够将模糊性转化为可交付的产品 拥有AI编码工具的专家级水平，并用它们来显著加快工作进度 具备何时使用AI何时不使用的强大判断力 能够在缺乏完美数据的情况下对模型行为、失败模式和质量进行推理 快速行动，注重结果，并知道如何在资源有限的情况下做更多的事情 不断提出新想法，并能够在细节上进行优先排序 在优先级变化、新信息和小规模调整中表现出韧性 对拥有、模糊性和多重角色感到兴奋 想与客户在紧密反馈循环中合作 具备较高的耐受力，愿意做一些不光鲜的工作来推动业务前进 能够反驳、独立思考并迅速行动 优先考虑的经验 在生产或接近生产环境中的应用机器学习、数据科学或AI系统工作 归因建模、流量分析、预测、因果推断、实验或产品分析 有将机器学习模型从离线分析转为客户实际使用的生产系统的经验 数据管道、仪器和信号收集来自混乱的现实世界来源