Director of Training and Quality, Catalog Ops Improvement
Opportunité de Carrière chez Coupang : Director of Training and Quality, Catalog Ops Improvement
Présentation de l’Entreprise
Coupang est une force majeure dans le secteur du commerce en ligne sud-coréen, dont la mission est d’étonner ses clients. L’entreprise, qui se distingue par son modèle disruptif, allie l’agilité d’une startup à la puissance d’une société publique mondiale. Cette dualité lui permet de lancer de nouveaux services rapidement tout en cultivant une culture d’entrepreneuriat, encourageant ainsi l’innovation et la prise d’initiatives.
Avec pour objectif de révolutionner le commerce, Coupang s’efforce d’améliorer continuellement l’expérience utilisateur, en repoussant les limites de ce qui est réalisable. Ce poste clé s’inscrit dans cette dynamique, invitant les candidats à contribuer à un avenir façonné par des solutions pratiques et innovantes.
Aperçu du Rôle
En tant que Director of Catalog Operations Improvement, vous jouerez un rôle prépondérant dans l’optimisation des opérations de labelling et d’audit. Ce poste requiert une réflexion stratégique et une expertise approfondie en matière d’e-commerce et de qualité. Vos principales responsabilités incluront la mise en place de programmes de formation et le développement de méthodologies visant à garantir l’exactitude des données et à améliorer les flux de travail opérationnels.
Vos Missions Principales
1. Contrôle de Qualité et Optimisation des Processus
- Définir et mettre en œuvre des processus de contrôle qualité pour assurer la fiabilité des données labellisées.
- Établir et suivre des indicateurs de performance clés (KPI) relatifs à l’exactitude des labels et à l’efficacité opérationnelle.
- Développer et imposer des procédures opérationnelles standard pour garantir des pratiques uniformes.
- Conduire des analyses des causes profondes pour résoudre les problèmes de qualité et optimiser les performances.
- Collaborer avec les équipes produit et ingénierie pour améliorer les processus d’automatisation et de validation des données.
2. Formation et Développement
- Concevoir et améliorer les programmes de formation pour les annotateurs ML et les équipes opérationnelles.
- Élaborer des cadres de compétence et des processus de certification pour garantir un haut niveau d’exactitude.
- Collaborer avec des ingénieurs ML pour aligner le contenu de formation avec les évolutions des modèles ML.
- Introduire de nouveaux outils et meilleures pratiques pour renforcer l’efficacité du processus d’annotation.
3. Outils et Technologies
- Évaluer et optimiser des solutions d’annotation de données et d’automatisation des workflows.
- Travailler en collaboration avec les équipes techniques pour améliorer les plateformes d’annotation.
- Intégrer des outils de surveillance de la qualité pour suivre les performances et obtenir des insights.
- Évaluer et mettre en œuvre des solutions IA pour améliorer l’exactitude des annotations.
- Assurer l’adoption réussie de nouveaux outils grâce à une formation structurée et à la documentation appropriée.
4. Leadership et Collaboration avec les Parties Prenantes
- Construire et diriger une équipe de spécialistes de la qualité pour soutenir les opérations ML à grande échelle.
- Collaborer avec des équipes interfonctionnelles pour aligner les initiatives de formation et de qualité sur les objectifs commerciaux.
- Se tenir informé des tendances de l’industrie et des meilleures pratiques en matière de ML et de commerce en ligne.
- Promouvoir une culture d’excellence opérationnelle et d’intégrité des données.
Qualifications Requises
Qualifications de Base
- Compréhension solide des concepts de machine learning et des processus d’annotation de données.
- Expérience en opérations e-commerce ou en processus opérationnels techniques.
- Capacité avérée à concevoir des processus d’assurance qualité.
- Esprit analytique avec expérience dans l’amélioration de la qualité par une approche basée sur les données.
- Compétences en leadership et en gestion des parties prenantes.
- Proficience dans les méthodologies de gestion de la qualité (Six Sigma, Lean, etc.).
Qualifications Préférées
- Plus de 7 ans d’expérience en leadership opérationnel dans un environnement ML ou AI.
- Connaissance des plateformes d’annotation ML (Scale AI, Labelbox, Amazon SageMaker Ground Truth).
- Familiarité avec les outils d’automatisation et d’optimisation des workflows.
- Connaissance des considérations éthiques en matière d’annotation de données.
Informations Pratiques
Salaire attendu : à négocier suivant les compétences et l’expérience.
Localisation : 서울시 (Séoul, Corée du Sud)
Date de Publication : 12 juin 2025
Coupang est engagé en faveur de l’égalité des chances et encourage toutes les personnes qualifiées à postuler, indépendamment de leur origine, sexe, race ou condition. Il est essentiel de vérifier la légitimité des offres d’emploi et d’être vigilant face aux opportunités qui semblent trop belles pour être vraies.
📅 Date de publication de l’offre : Thu, 12 Jun 2025 23:55:55 GMT
🏢 Entreprise : 쿠팡
📍 Lieu : 서울시
💼 Intitulé du poste : Director of Training and Quality, Catalog Ops Improvement
💶 Rémunération proposée :
📝 Description du poste : Company IntroductionWe exist to wow our customers. We know we’re doing the right thing when we hear our customers say, “How did we ever live without Coupang?” Born out of an obsession to make shopping, eating, and living easier than ever, we are collectively disrupting the multi-billion-dollar commerce industry from the ground up and establishing an unparalleled reputation for being leading and reliable force in South Korean commerce.We are proud to have the best of both worlds – a startup culture with the resources of a large global public company. This fuels us to continue our growth and launch new services at the speed we have been at since our inception. We are all entrepreneurial surrounded by opportunities to drive new initiatives and innovations. At our core, we are bold and ambitious people that like to get our hands dirty and make a hands-on impact. At Coupang, you will see yourself, your colleagues, your team, and the company grow every day.Our mission to build the future of commerce is real. We push the boundaries of what’s possible to solve problems and break traditional tradeoffs. Join Coupang now to create an epic experience in this always-on, high-tech, and hyper-connected world.Role OverviewAs Director of Catalog Operations Improvement for our Catalog Operations team, you will play a critical role in ensuring the accuracy, efficiency, and continuous improvement of our labelling and audit operations. You will be responsible for developing and implementing training programs, defining quality metrics, and driving best practices to enhance data label accuracy and operational workflows. This role requires a strategic thinker with deep expertise in e-commerce Machine Learning Operations, and quality assurance methodologies. You will collaborate closely with data scientists, ML engineers, and operation teams to optimize training protocols, ensure high-quality data inputs, and develop methodologies to measure and improve operator accuracy.What You Will DoQuality Assurance & Process Optimization
- Define and implement quality control processes to ensure the accuracy and reliability of labeled data and operational workflows.
- Establish and monitor key performance indicators (KPIs) related to data labelling accuracy, annotation consistency, and operational efficiency.
- Develop and enforce Standard Operation Procedures (SOPs) to ensure consistency, compliance, and best practices across ML operations.
- Lead root cause analysis and corrective action initiatives to address quality issues and optimize workflow performance.
- Work closely with product and engineering teams to enhance automation and improve data validation processes.
2. Training & Development
- Design, implement, and continuously improve training programs for ML annotators, reviewers, and operational teams.
- Develop competency frameworks and certification processes to ensure a high level of accuracy and consistency in ML training.
- Collaborate with ML engineers and data scientists to align training content with evolving ML models and workflows.
- Introduce new tools, techniques, and best practices for improving annotation efficiency and decision-making.
3. Tooling & Technology Enablement
- Assess, implement, and optimize tooling solutions for data annotation, quality assurance, and workflow automation.
- Work with engineering teams to refine and enhance annotation platforms
- Oversee integration of quality monitoring tools, dashboards, and analytics to track performance and drive insights.
- Evaluate and implement AI-driven solutions to improve annotation accuracy and reduce manual intervention.
- Ensure the seamless adoption of new tools through structured training and documentation.
4. Leadership & Stakeholder Collaboration
- Build and lead a team of quality specialists, trainers, and process analysts to support ML operations at scale.
- Partner with cross-functional teams – including ML engineers, data scientists and operation teams – to align training and quality initiatives with business goals.
- Stay up to date with industry trends, emerging ML technologies, and e-commerce best practices to drive continuous improvement.
- Advocate for a culture of operational excellence, data integrity, and continuous learning.
Basic Qualifications
- Strong understanding of machine learning concepts, data annotation processes, and model evaluation techniques.
- Experience in e-commerce operations, ML ops, or technical operation processes.
- Proven ability to design and implement quality assurance processes that enhance workforce capabilities.
- Analytical mindset with experience using data driven approaches to improve quality and efficiency.
- Proven ability to design and implement training programs that enhance workforce capabilities.
- Excellent leadership, communication, and stakeholder management skills.
- Proficiency in quality management methodologies (Six Sigma, Lean, etc)
- Experience with tooling selection and implementation for annotation, automation and performance monitoring.
- Strong expertise in developing, managing and enforcing Standard Operating Procedures for large-scale operations.
Preferred Qualifications
- 7+ years of experience in training, quality assurance, or operational leadership within an ML, AI or data driven environment.
- Experience working with ML annotation platforms (Scale AI, Labelbox, Amazon SageMaker Ground Truth)
- Familiarity with automation tools, workflow optimization, and AI-assisted quality assurance.
- Knowledge of compliance and ethical considerations in data labelling and ML training.
- Proficiency in scripting or dashboarding tools (SQL, Python, Tableau, Looker) to support quality tracking and analytics
🔎 Offre d’emploi vérifiée et enrichie selon la ligne éditoriale de l’Association Artia13 : éthique, inclusion, transparence et vigilance contre les annonces trompeuses.
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