Чи захоплені ви тим, щоб забезпечити найкращий досвід використання Spotify для мільйонів користувачів по всьому світу? Команда Experience в Spotify присвячена збагаченню життя користувачів, надаючи їм музику та аудіо, які вони люблять, на різних пристроях, додатках і платформах. Якщо ви розумієте очікування споживачів і можете допомогти їх задовольнити, ми хочемо бачити вас у нашій команді.
Ми шукаємо талановитого Інженера машинного навчання, щоб приєднатися до наших команд розуміння контенту. У цій ролі ви визначатимете та створюватимете моделі машинного навчання (ML), що розгортаються в масштабі для створення цінності в медіа та розумінні каталогу. Використовуючи свою експертизу, ви будете підтримувати різні випадки використання, такі як:
- Аудіо відбитки для розпізнавання музики в подкастах, забезпечення роялті для музикантів.
- Тегування відео та зображень для моніторингу та рекомендацій контенту на Spotify.
- Атрибуція авторів аудіокниг за допомогою підходів графічного ML для пошуку та рекомендацій.
- Категоризація треків у нашому каталозі для розрізнення функціонального контенту від музичних треків, що впливає на розрахунок роялті і пошукові рекомендації.
Як наш Інженер машинного навчання, ви будете:
- Створювати системи виробництва, які покращують і розширюють досвід слухачів на платформі.
- Брати участь у проєктуванні, створенні, оцінці, впровадженні і вдосконаленні продуктів Spotify через практичну розробку ML.
- Прототипувати нові підходи та впроваджувати рішення в масштабі для сотень мільйонів активних користувачів.
- Займатися оптимізацією, тестуванням і інструментами для покращення якості.
- Виконувати аналіз даних для встановлення базових рівнів та інформувати продуктові рішення.
- Співпрацювати з кросфункціональною агіл-командою, включаючи дизайнерів, науковців з даних, менеджерів продуктів і інженерів для розробки нових технологій і функцій.
Ми шукаємо кандидата з:
- Професійний досвід у прикладному машинному навчанні.
- Широкий досвід в середовищі, орієнтованому на продукт і дані (Python, Scala, Java, SQL або C++), з обов'язковим досвідом роботи з Python і хмарними платформами (GCP або AWS).
- Практичний досвід впровадження або прототипування систем машинного навчання в масштабі.
- Навички в архітектурі потоків даних і самодостатність у отриманні необхідних даних для створення і оцінки моделей, використовуючи такі інструменти, як Dataflow, Apache Beam або Spark.
- Відданість агілевим процесам розробки програмного забезпечення, розробці на основі даних, надійності та дисциплінованому експериментуванню.
- Пристрасть до формування колаборативних команд.
- Досвід роботи з TensorFlow, PyTorch і/або Google Cloud Platform є плюсом.
- Досвід побудови потоків даних і отримання необхідних даних для оцінки моделей із застосуванням інструментів на кшталт