Senior Machine Learning Engineer - Content Understanding

Êtes-vous passionné par la fourniture de la meilleure expérience Spotify possible à des millions d'utilisateurs dans le monde entier ? L'équipe Experience de Spotify est dédiée à enrichir la vie des utilisateurs en leur offrant la musique et l'audio qu'ils aiment sur divers appareils, applications et plateformes. Si vous comprenez les attentes des consommateurs et pouvez aider à les satisfaire, nous voulons vous dans notre équipe.

Nous recherchons un talentueux Ingénieur en apprentissage automatique pour rejoindre nos équipes de compréhension du contenu. Dans ce rôle, vous définirez et construirez des modèles d'apprentissage automatique (ML) déployés à grande échelle pour générer de la valeur dans la compréhension des médias et des catalogues. En tirant parti de votre expertise, vous soutiendrez divers cas d'utilisation tels que :

• Empreintes audio pour la reconnaissance musicale dans les podcasts, garantissant aux musiciens de recevoir des redevances.
• Étiquetage vidéo et image pour surveiller et recommander du contenu sur Spotify.
• Attribution des auteurs de livres audio utilisant des approches de graph ML pour la recherche et les recommandations.
• Catégorisation des pistes dans notre catalogue pour différencier le contenu fonctionnel des pistes musicales, ce qui influence les calculs de redevances et les recommandations de recherche.

En tant que notre ingénieur en apprentissage automatique, vous devrez :

• Construire des systèmes de production qui améliorent et enrichissent l'expérience des auditeurs sur la plateforme.
• Contribuer à la conception, la construction, l'évaluation, la livraison et le perfectionnement des produits de Spotify grâce à un développement pratique en ML.
• Prototyper de nouvelles approches et mettre en production des solutions à grande échelle pour des centaines de millions d'utilisateurs actifs.
• Conduire l'optimisation, les tests et les outils pour améliorer la qualité.
• Effectuer des analyses de données pour établir des bases et informer les décisions de produit.
• Collaborer avec une équipe agile interfonctionnelle incluant le design, la data science, la gestion de produit et l'ingénierie pour développer de nouvelles technologies et fonctionnalités.

Nous recherchons un candidat ayant :

• Une expérience professionnelle en apprentissage automatique appliqué.
• Une expérience conséquente dans un environnement orienté produit et données (Python, Scala, Java, SQL ou C++), avec une expérience requise en Python et des plateformes cloud (GCP ou AWS).
• Une expérience pratique dans la mise en œuvre ou le prototypage de systèmes d'apprentissage automatique à grande échelle.
• Des compétences en architecture de pipelines de données et une autonomie pour obtenir les données nécessaires à la construction et à l'évaluation des modèles, en utilisant des outils comme Dataflow, Apache Beam ou Spark.
• Un engagement envers les processus logiciels agiles, le développement basé sur les données, la fiabilité et l'expérimentation disciplinée.
• Une passion pour favoriser les équipes collaboratives.
• Une expérience avec TensorFlow, PyTorch et/ou Google Cloud Platform est un plus.
• Une expérience dans la construction de pipelines de données et l'obtention des données nécessaires pour l'évaluation des modèles en utilisant des outils comme Apache Beam/Spark est un plus.

Nous sommes une main-d'œuvre distribuée, permettant aux membres de l'équipe de choisir un mode de travail qui leur convient le mieux. Pour ce rôle, vous pouvez être basé à New York City. Préférez-vous travailler depuis un bureau ? Nous avons de nombreuses options pour répondre à vos préférences de travail. En savoir plus sur nos options de travail de n'importe où.

Le salaire de base aux États-Unis pour ce poste est de 171,903 $ - 245,575 $, plus des actions. Les avantages comprennent l'assurance-santé, six mois de congé parental payé, un plan de retraite 401(k), une allocation repas mensuelle, 23 jours de congé payés et 13 jours fériés flexibles payés. Notez que ces fourchettes peuvent être modifiées à l'avenir.

Prêt à apporter votre expertise à l'équipe Experience de Spotify ? Postule