Research Engineer (L5) - Growth and Commerce

Назва посади: Старший інженер-дослідник (L5) - Зростання та Комерція

Компанія: Netflix

Локація: Лос-Гатос, Каліфорнія або віддалено

Netflix є однією з провідних у світі розважальних стрімінгових сервісів із понад 270 мільйонами учасників у 190 країнах. Користувачі щомісяця насолоджуються тисячами телешоу, фільмів та ігор через різні плани підписки, від базових планів з підтримкою реклами до преміум-планів, які пропонують найкраще в класі стрімінгове обслуговування.

Команда Data Science & Engineering зростання та комерції є важливим чинником у керуванні та прискоренні зростання світового членства та доходів Netflix. Ми використовуємо дані, експерименти та машинне навчання, щоб розробити переконливі досвіди конверсії та монетизації протягом усього життєвого циклу членства - від процесу реєстрації до постреєстраційних комерційних досвідом, щоб оптимізувати дохід на кожного члена.

Як старший інженер-дослідник, ви приєднаєтеся до видатної команди дата-сайєнтистів, інженерів-аналітиків та вчених з машинного навчання, щоб керувати розробкою систем оптимізації досвіду на основі алгоритмів. Це нова область з потенціалом для значущих застосувань у масштабах Netflix. Ви будете відповідати за функціонування та інновації цих алгоритмів у виробничому середовищі. Валідація їх через офлайн експерименти та проведення онлайн A/B тестів також буде ключовою частиною вашої ролі. Співпраця з ML інженерами, вченими та менеджерами продукту на міжфункціональних ініціативах є важливою.

Основні обов'язки включають:

• Розробка, впровадження та функціонування високоефективних моделей машинного навчання у сфері зростання та комерції
• Партнерство з провідними аналітиками зростання та бізнес-аналітиками для визначення високовартісних застосувань ML та переклад бізнес-інтуїції на рішення, що ґрунтуються на даних
• Тісна співпраця з вченими та інженерами для впровадження рішень від початку до кінця у великому масштабі
• Інформування та вплив на розробку кращої інфраструктури для розробки та розгортання ML моделей
• Просування та застосування кращих практик у галузі доступності, масштабованості, операційної досконалості та управління витратами

Кваліфікації:

• Глибокий досвід з кінця в кінець у сфері ML з міцним послужним списком успішного розгортання ML рішень
• Виняткові комунікаційні навички, здатність чітко пояснювати складні технічні концепції міжфункціональним партнерам
• Здатність справлятися з двозначністю, сильне почуття власності і здатність процвітати з мінімальним контролем
• Готовність швидко засвоювати бізнес-контекст у складній екосистемі платежів
• Сильний досвід з фреймворками ML/DL (наприклад, scikit-learn, Keras, PyTorch, TensorFlow)
• Відмінні навички програмування на Scala, Java, та Python
• Перевагою є наявність PhD або