Sr Manager - Data Science & ML Research

Êtes-vous prêt à concevoir l'avenir du divertissement ? Chez Dolby Laboratories, nous fusionnons la science avec l'art et redéfinissons la haute technologie au-delà du simple code informatique. En faisant partie de notre équipe, vous verrez l'impact de votre travail dans les cinémas, les smartphones et bien d'autres endroits. Rejoignez-nous pour révolutionner la création, la distribution et la jouissance du divertissement dans le monde entier grâce à des technologies et des innovations de pointe. Nous recherchons les meilleurs talents pour poursuivre notre mission. Avec Dolby, vous aurez les ressources d'une grande entreprise et la chance unique de faire un impact visible et de gagner en reconnaissance.

Pourquoi travailler chez Dolby ?

- Culture collégiale
- Projets stimulants
- Excellente rémunération et avantages sociaux

Ce poste est basé à Bangalore avec une flexibilité pour du télétravail partiel.

Dans ce rôle, vous ferez partie du groupe de technologie avancée (ATG) de premier plan de Dolby. ATG est le centre de recherche qui innove dans les technologies audio, vidéo, AR/VR et plus, appliquées aux jeux, à la musique, à la diffusion et aux contenus générés par les utilisateurs. Nous recherchons une expertise dans divers domaines tels que l'IA/ML, la vision par ordinateur, le traitement d'image, les algorithmes, le traitement du signal numérique, l'ingénierie audio, la science des données, l'informatique en nuage, et plus encore.

Portée et responsabilités

Les technologies audio et vidéo de Dolby sont intégrées dans des milliards d'appareils dans le monde entier. Nous construisons une plateforme de données expansive pour comprendre comment nos technologies sont utilisées quotidiennement. Nous recherchons un chef de recherche/data scientist pour diriger nos initiatives en science des données. Vos responsabilités incluront :

• Analyser de grands ensembles de données provenant de divers systèmes à l’aide de l’IA.
• Développer des modèles statistiques et des algorithmes de prédiction pour divers types de données.
• Diriger une équipe pour créer des outils d'analyse de données et des analyses automatisées.
• Développer des méthodologies pour le déploiement évolutif des réseaux neuronaux profonds.

Responsabilités clés

1. Recherche de pointe

Mener et appliquer des recherches à la pointe dans la science des données, l'apprentissage automatique et les méthodes statistiques sur de grands ensembles de données multimédia. Développer des outils d'augmentation de données de nouvelle génération et des pipelines de livraison pour comprendre le déploiement des technologies Dolby.

2. Leadership d'équipe et développement des talents

Encadrer et diriger une équipe de data scientists, chercheurs en IA et experts informatiques. Favoriser un environnement de travail innovant, dynamique et transparent. Encadrer les chercheurs juniors pour qu'ils travaillent de manière autonome.

3. Stratégie et direction technologique

Influencer la stratégie technologique basée sur les insights des données et collaborer avec diverses équipes. Gérer les initiatives de science des données de bout en bout, y compris la délimitation, la construction, les tests, la mise en œuvre et l'optimisation. Travailler en étroite collaboration avec la direction et présenter les insights à l'aide de techniques de visualisation de données.

Formation et expérience

Ph.D. avec plus de 8 ans d'expérience industrielle en physique, génie électrique, mathématiques, informatique ou domaines connexes. Expertise prouvée en IA, traitement statistique du signal, théorie de la décision, modélisation bayésienne, test d'hypothèse et domaines connexes. Capacité à concevoir des expériences, définir des hypothèses et développer des modèles statistiques. Expérience extensive avec les solutions big data, les statistiques et les langages de programmation. Solide expérience dans la gestion des données structurées et non structurées et les méthodologies modernes de transformation des données.

Qualifications clés

• Expertise en IA avec une compréhension théorique approfondie des technologies pertinentes.
• Expérience dans le déploiement de modèles d'IA en production.
• Compétences analytiques, mathématiques et de résolution