Sr. Machine Learning Engineer (Recommendations)

W Philo, jesteśmy dynamicznym zespołem ekspertów technologicznych i produktowych, poświęconych tworzeniu przyszłości telewizji. Łączymy najnowocześniejszą technologię z urzekającą mocą TV, aby stworzyć doskonałe doświadczenie związane z oglądaniem. Wykorzystując dostarczanie w chmurze, nowoczesne stosy technologiczne, uczenie maszynowe i natywne doświadczenia aplikacji, dążymy do dostarczenia solidnego doświadczenia streamingu, jednocześnie innowując przyszłościowe funkcjonalności odtwarzania wieloekranowego i wieloużytkownikowego.

System rekomendacji Philo zwiększa zaangażowanie użytkowników i poprawia satysfakcję klientów poprzez dopasowanie odkrywania treści do indywidualnych preferencji i nawyków oglądania. Naszym celem jest, aby użytkownicy zawsze znajdowali coś, co chcą oglądać, gdy otworzą aplikację.

Szukamy doświadczonego Inżyniera Uczenia Maszynowego, który poprowadzi rozwój naszego systemu rekomendacji, który obsługuje miliony użytkowników. Będziesz liderem technicznym i ekspertem w danej dziedzinie, odpowiedzialnym za cały stos i zapewniającym maksymalne zaangażowanie użytkowników. Ściśle współpracując z zespołami zajmującymi się naukami o danych, produktami, infrastrukturą i inżynierią backendu, przyczynisz się do tworzenia przyjemnych doświadczeń użytkowników, które napędzają pozyskiwanie i zatrzymywanie klientów.

• Projektowanie rozwiązań ML dla problemów użytkowników priorytetowych przez zespół, z uwzględnieniem harmonogramów projektów i zasobów inżynieryjnych.
• Rozwój i wdrażanie modeli uczenia maszynowego w celu zwiększenia dokładności i trafności naszych rekomendacji.
• Identyfikacja najważniejszych sposobów integracji systemu rekomendacji z produktem.
• Przeprowadzanie rygorystycznych testów A/B i eksperymentów ML, aby szybko iterować na podstawie opinii.
• Współpraca z zespołami międzyfunkcyjnymi w celu integracji modeli ML w środowisku produkcyjnym.
• Zapewnienie skalowalności i wydajności systemów ML, skutecznie wykorzystując technologie chmurowe.
• Współpraca w strategicznym planowaniu roadmapy rekomendacji, z uwzględnieniem celów biznesowych i potrzeb użytkowników.

• 8+ lat doświadczenia w inżynierii backendowej i/lub naukach o danych, w tym 4+ lat skoncentrowanych na uczeniu maszynowym. Doświadczenie w systemach rekomendacji jest bardzo pożądane.
• Silna znajomość Pythona i frameworków ML, takich jak PyTorch lub TensorFlow.
• Doskonałe umiejętności analityczne i rozwiązywania problemów, zdolność przekładania skomplikowanych wyzwań technicznych na rozwiązania biznesowe.
• Udokumentowane osiągnięcia w prowadzeniu projektów i dostarczaniu wpływowych rozwiązań uczenia maszynowego.
• Silne umiejętności komunikacyjne i dokumentacyjne, zdolność wyjaśniania koncepcji technicznych dla nietechnicznych interesariuszy i skrupulatnego dokumentowania pracy.

Fajne, jeśli masz

• Doświadczenie z Amazon SageMaker lub podobnymi platformami MLOps.

Status: Pełny etat

Lokalizacja: San Francisco, CA

Wynagrodzenie: Roczna pensja w przedziale 200 tys. - 240 tys. USD, w zależności od doświadczenia i lokalizacji, plus opcje na akcje firmy i świadczenia zdrowotne.

Philo ceni różnorodność i jest pracodawcą oferującym równe szanse