Research Scientist/Engineer L5 - Algorithms Engineering

Netflix является глобальным лидером в области развлечений, обслуживая 270 миллионов участников в 190 странах и предоставляя огромный ассортимент телевизионных сериалов, фильмов и игр. В связи с расширением наших усилий в области персонализации мы ищем талантливых специалистов на должность Научного сотрудника/Инженера уровня L5 - Инженерия алгоритмов для улучшения опыта участников с помощью передовых решений в области машинного обучения.

На должности научного сотрудника в Netflix вы столкнетесь с захватывающей задачей понимания взаимодействия участников и их удовлетворенности нашим сервисом. Роль включает в себя:

• Применение передового машинного обучения, методов причинно-следственного вывода, методов обучения с подкреплением и эконометрики.
• Разработка и внедрение следующего поколения алгоритмов персонализации.
• Проведение экспериментов в оффлайн-режиме и онлайн A/B тестирования в производственной среде.
• Сотрудничество с междисциплинарной командой экспертов от науки о поведении до инженерии.

Для успешной работы в этой динамичной роли вы должны иметь крепкий фон в области машинного обучения, отличные навыки разработки программного обеспечения и страсть к практическому решению задач в коллаборативной среде.

Идеальные кандидаты обладают:

• Докторской или магистерской степенью в области компьютерных наук, статистики или смежных дисциплин.
• Не менее 5 лет исследовательского опыта с доказанными достижениями в области машинного обучения.
• Знанием языков программирования, таких как Scala, Java, Python, и инструментов вроде Spark, TensorFlow, Keras.
• Исключительными навыками решения проблем и математики, а также отличными коммуникативными способностями.

Опыт работы в любой из следующих областей будет считаться преимуществом:

• Персонализированные и рекомендательные системы, технологии глубокого обучения и системы машинного обучения большого масштаба.
• Практическое применение моделей вознаграждений и участие в межфункциональных проектах.
• Вклад в проекты с открытым исходным кодом или публикации исследований в рецензируемых журналах и на конференциях.