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L'équipe de Personnalisation facilite la décision de ce qu'il faut écouter ensuite et rend cette expérience plus agréable pour chaque auditeur. De Blend à Discover Weekly, nous sommes derrière certaines des fonctionnalités les plus appréciées de Spotify. Nous les avons créées en comprenant mieux que quiconque le monde de la musique et des podcasts. Rejoignez-nous et vous aiderez des millions d'utilisateurs à continuer à écouter en leur faisant de grandes recommandations à chacun d'eux. Nous demandons que nos membres d'équipe soient physiquement situés dans le fuseau horaire de l'Europe centrale ou de l'heure standard/de l'heure avancée de l'Est pour les besoins de nos heures de collaboration.
Ce que vous ferez
- Améliorer la qualité des pools de candidats de Spotify (le haut de l'entonnoir de recommandation) pour notre grand nombre d'auditeurs, partout dans le monde
- Contribuer à la conception, la construction, l'évaluation, l'expédition et l'affinage des produits de personnalisation de Spotify avec un développement ML actif
- Développer et aider à exécuter une stratégie ML à long terme et une feuille de route pour l'équipe
- Promouvoir et être un modèle pour les meilleures pratiques de développement, de test, d'évaluation, etc. des systèmes ML, à la fois au sein de l'équipe et dans toute l'organisation
- Faire partie d'un groupe actif de praticiens de l'apprentissage automatique à travers Spotify qui collaborent entre eux
Qui vous êtes
- Vous avez une passion pour offrir des expériences utilisateur incroyables
- Vous avez une solide formation en apprentissage machine, avec de l'expérience et une expertise dans les algorithmes d'apprentissage machine personnalisés, notamment les systèmes de recommandation
- Vous avez une expérience pratique de la mise en œuvre de systèmes d'apprentissage machine en production à grande échelle en Python, Java, Scala, ou des langages similaires
- Une expérience avec TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, XGBoost, etc est un gros plus
- Vous avez, de préférence, une expérience avec des outils de pipeline de données comme Apache Beam ou Scio, et des plateformes cloud comme GCP ou AWS
- Vous êtes à l'aise pour explorer les données afin de comprendre en profondeur les problèmes et les produits sur lesquels vous travaillez
- Vous vous souciez des processus logiciels agiles, du développement basé sur les données, de la fiabilité et de l'expérimentation disciplinée
Où vous serez
- Le lieu de travail est flexible. Vous rejoindrez une équipe qui s'étend de Boston à New York et comprend des employés à distance, vous devrez donc être basé dans le fuseau horaire de l'heure standard de l'Est
La fourchette de base aux États-Unis pour ce poste est de 170 045 $ - 242 921 $ plus des actions. Les avantages disponibles pour ce poste comprennent l'assurance maladie, un congé parental payé de six mois, un plan de retraite 401(k), une indemnité de repas mensuelle, 23 jours de congé payés, 13 jours fériés flexibles payés, un congé de maladie payé. Ces fourchettes peuvent être modifiées à l'avenir.
Spotify est un employeur offrant l'égalité des chances. Vous êtes les bienvenus chez Spotify pour ce que vous êtes, peu importe d'où vous venez, à quoi vous ressemblez, ou ce qui joue dans vos écouteurs. Notre plateforme est pour tout le monde, tout comme notre lieu de travail. Plus nous aurons de voix représentées et amplifiées dans notre entreprise, plus nous prospérerons tous, contribuerons et serons avant-gardistes ! Alors, apportez-nous votre expérience personnelle, vos perspectives et votre vécu. C'est dans nos différences que nous trouverons la force de continuer à révolutionner la façon dont le monde écoute.
Spotify a transformé à jamais l'écoute de la musique lors de son lancement en 2008. Notre mission est de libérer le potentiel de la créativité humaine en donnant à un million d'artistes créatifs la possibilité de vivre de leur art et à des milliards de fans la possibilité de profiter et d'être passionnés par ces créateurs. Tout ce que nous faisons est motivé par notre amour de la musique et des podcasts. Aujourd'hui, nous sommes le service d'abonnement à la diffusion audio le plus populaire au monde.
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