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Own and advance a scalable ML platform that accelerates end-to-end model development—from data preparation to deployment.
Design and ship unified embeddings, feature stores, and automated continuous-learning pipelines that handle data refresh, retraining, evaluation, and drift monitoring.
Lead cross-functional collaboration with researchers, data engineers, and product partners to translate modeling needs into reliable, reusable infrastructure.
Drive experimentation and hyperparameter tuning tooling, exploring new algorithms to improve accuracy and production reliability.
Architect for scale, enabling larger datasets, complex architectures, and faster experimentation while maintaining governance and observability.
Own the technical roadmap for the next-generation ML platform and mentor teams to maximize scientific productivity and impact.

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