Research Engineer (L5) - Growth and Commerce

Título del Puesto: Ingeniero de Investigación Senior (L5) - Crecimiento y Comercio

Empresa: Netflix

Ubicación: Los Gatos, CA o Remoto

Netflix es uno de los principales servicios de entretenimiento en streaming del mundo, con más de 270 millones de miembros en 190 países. Los miembros disfrutan de miles de programas de televisión, películas y juegos cada mes a través de una variedad de planes de suscripción, que van desde planes básicos con anuncios hasta planes premium que ofrecen una experiencia de streaming de primer nivel.

El equipo de Ciencia de Datos e Ingeniería de Crecimiento y Comercio es crucial para impulsar y acelerar el crecimiento global de membresía e ingresos de Netflix. Aprovechamos los datos, la experimentación y el aprendizaje automático para desarrollar experiencias persuasivas de conversión y monetización a lo largo del ciclo de vida de la membresía, desde el flujo de registro hasta las experiencias de comercio posteriores al registro, para optimizar los ingresos por miembro.

Como Ingeniero de Investigación Senior, te unirás a un equipo estelar de científicos de datos, ingenieros analíticos y científicos de ML para liderar el desarrollo de sistemas de optimización de experiencias impulsados por algoritmos. Esta es un área completamente nueva con potencial para aplicaciones de gran impacto a la escala de Netflix. Serás responsable de operar e innovar estos algoritmos en un entorno de producción. Validar estos algoritmos a través de experimentos offline y realizar pruebas en línea A/B también serán partes clave de tu rol. La colaboración con ingenieros de ML, científicos y gerentes de producto en iniciativas multifuncionales es esencial.

• Diseñar, implementar y operar modelos de aprendizaje automático de alto impacto en Crecimiento y Comercio
• Asociarse con líderes de Crecimiento y analistas de negocios multifuncionales para identificar aplicaciones de ML de alto valor y traducir la intuición empresarial en soluciones basadas en datos
• Colaborar estrechamente con científicos e ingenieros para implementar soluciones de extremo a extremo a escala
• Informar e influir en el desarrollo de una mejor infraestructura para desarrollar y desplegar modelos de ML
• Promover y aplicar las mejores prácticas en disponibilidad, escalabilidad, excelencia operativa y gestión de costos

• Experiencia profunda en ML de extremo a extremo con un historial sólido de implementación de soluciones exitosas de ML
• Habilidades excepcionales de comunicación, capaz de explicar claramente conceptos técnicos complejos a socios multifuncionales
• Capacidad para lidiar con la ambigüedad, mentalidad de fuerte sentido de propiedad y prosperar con una supervisión mínima
• Disposición para absorber rápidamente el contexto empresarial dentro del complejo ecosistema de pagos
• Experiencia sólida con marcos de ML/DL (e.g., scikit-learn, Keras, PyTorch, TensorFlow)
• Excelentes habilidades de ingeniería de software en Scala, Java y Python
• Doctorado o Maestría en Informática o un campo relacionado preferido
• Experiencia con ML causal o aprendizaje por refuerzo es una ventaja
• Experiencia con Crecimiento, Notificaciones u otros sistemas de segmentación es una ventaja

• Innovación y asociación a escala global, equilibrando el rigor técnico con los requisitos comerciales
• Incubar y escalar nuevas áreas de ML dentro de un producto exitoso

Netflix ofrece una estructura de compensación competitiva con un salario anual que varía entre $170,000 y $720,000. Los empleados eligen cada año cómo distribuir su compensación entre salario y opciones de acciones. Consideramos los indicadores del mercado, la familia de trabajos, el historial, las habilidades y la experiencia para determinar la compensación dentro del rango del mercado.

Netflix proporciona beneficios integrales, incluidos planes de salud, apoyo para la salud mental, plan de jubilación 401(k) con igualación del empleador, programa de opciones de acciones, programas de discapacidad, cuentas de ahorro de salud y cuentas de gastos flexibles, beneficios para la formación de la familia y beneficios por vida y lesiones graves. También ofrecemos programas de licencia remunerada. Los empleados de tiempo completo por hora acumulan 35 días anuales para tiempo libre remunerado. Los empleados asalariados de tiempo completo tienen derecho a tiempo libre