Sr. Machine Learning Engineer (Recommendations)

En Philo, somos un equipo dinámico de expertos en tecnología y producto dedicados a crear el futuro de la televisión. Combinamos tecnología de vanguardia con el poder cautivador de la TV para construir la experiencia de visualización definitiva. Aprovechando la entrega en la nube, stacks tecnológicos modernos, machine learning y experiencias de aplicaciones nativas, nuestro objetivo es ofrecer una experiencia de transmisión robusta mientras innovamos funcionalidades de reproducción de próxima generación en múltiples pantallas y múltiples usuarios.

El sistema de recomendaciones de Philo mejora el compromiso del usuario y aumenta la satisfacción del cliente al personalizar el descubrimiento de contenido según las preferencias individuales y los hábitos de visualización. Nuestro objetivo es que los usuarios siempre encuentren algo que quieran ver cuando abran la aplicación.

Estamos buscando un Ingeniero de Machine Learning experimentado para liderar el desarrollo de nuestro sistema de recomendaciones, el cual sirve a millones de usuarios. Serás un líder técnico y experto en la materia, responsable de toda la pila y de asegurar que el sistema maximice el compromiso del usuario. Colaborando estrechamente con los equipos de ciencia de datos, producto, infraestructura y ingeniería backend, contribuirás a crear experiencias de usuario agradables que impulsen la adquisición y retención de clientes.

Responsabilidades

• Diseñar soluciones de ML para los problemas de usuario priorizados por el equipo, considerando los plazos del proyecto y los recursos de ingeniería.
• Desarrollar y desplegar modelos de machine learning para mejorar la precisión y relevancia de nuestras recomendaciones.
• Identificar las formas más impactantes de integrar el sistema de recomendaciones en el producto.
• Realizar pruebas A/B rigurosas y experimentos de ML para iterar rápidamente en base a los comentarios.
• Colaborar con equipos multifuncionales para integrar modelos de ML en el entorno de producción.
• Asegurar la escalabilidad y eficiencia de los sistemas de ML, aprovechando efectivamente las tecnologías en la nube.
• Contribuir a la planificación estratégica del roadmap de recomendaciones, alineándose con los objetivos comerciales y las necesidades de los usuarios.

Cualificaciones

• Más de 8 años de experiencia en ingeniería backend y/o ciencia de datos, con más de 4 años enfocados en machine learning. Es muy deseable la experiencia con sistemas de recomendaciones.
• Alta competencia en Python y frameworks de ML como PyTorch o TensorFlow.
• Excelentes habilidades analíticas y de resolución de problemas, capaces de traducir desafíos técnicos complejos en soluciones comerciales.
• Historial comprobado de liderar proyectos y entregar soluciones de machine learning impactantes.
• Fuertes habilidades de comunicación y documentación, capaces de explicar conceptos técnicos a partes interesadas no técnicas y documentar el trabajo meticulosamente.

Deseable

• Experiencia con Amazon SageMaker o plataformas MLOps similares.

Detalles de Empleo

Estado: Tiempo completo

Ubicación: San Francisco, CA

Compensación: $200K - $240K salario anual, dependiendo de la experiencia y la ubicación, más opciones de acciones de la compañía y beneficios de salud.

Lugar de Trabajo Inclusivo

Philo valora la diversidad y es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. Damos la bienvenida a personas de diferentes antecedentes, experiencias, habilidades y perspectivas. Nuestro entorno de apoyo asegura que todos hagan su mejor trabajo, complementado con generosos beneficios que mantienen a nuestro equipo feliz y saludable.

Beneficios

• Cobertura completa de salud, dental y visión para ti y tu familia.
• Plan 401(k) con contribuciones del empleador.
• Horas de trabajo flexibles.
• Hasta 20 semanas de licencia parental totalmente pagada.
• Tiempo libre pagado ilimitado para vacaciones y bajas por enfermedad.
• Bono anual de vacaciones de $2,000.
• $5,250 anuales para desarrollo profesional y asistencia educativa.
• $1,250 de estipendio anual para oficina en casa + TV durante el primer año de empleo ($250 anuales a partir de entonces).
• Bono de $500/mes para empleados que se comprometan a trabajar al menos