Ingenieur für maschinelles Lernen – Abonnements

Bei Spotify konzentriert sich unsere Abonnementmission auf die Schaffung von Erlebnissen, die Hörern helfen, den Wert von Spotify zu entdecken, Abonnenten zu werden und langfristig bei uns zu bleiben. Durch die Kombination von Technologie, Experimenten und einem tiefen Verständnis unserer Benutzer helfen wir dabei, Künstler und Fans zusammenzubringen und gleichzeitig ein nachhaltiges Abonnementgeschäft aufzubauen.

Im Rahmen der Subscriptions-Mission ist der Produktbereich „Subs Foundational Models“ Teil des Subs User Understanding Studio. Wir entwickeln skalierbare Lösungen für maschinelles Lernen, die die Abonnentenreise personalisieren, von der Konvertierung bis zur langfristigen Bindung. In enger Zusammenarbeit mit den Teams der gesamten Mission entwickeln wir ML-Lösungen, die wichtige Geschäftskennzahlen verbessern, darunter Abonnentenwachstum, monatlich aktive Benutzer und Premium-Bindung.

Wir suchen einen Machine Learning Engineer zur Verstärkung unseres Radius-Teams. Sie übernehmen die Verantwortung für wirkungsvolle ML-Initiativen, entwickeln und verbessern Produktionsmodelle und tragen zu den grundlegenden ML-Funktionen bei, die die Personalisierung und Optimierung aller Abonnements vorantreiben.

Zu Ihren Aufgaben könnte es gehören, Reibungsverluste für kostenlose Nutzer zu reduzieren und gleichzeitig Kundenbindung und Konvertierung auszugleichen, Zahlungserlebnisse zu verbessern, um die Abwanderung von Premium-Mitgliedern zu reduzieren, oder wiederverwendbare Modelle wie Abonnenteneinbettungen zu entwickeln, die mehrere Produkte und Anwendungsfälle unterstützen.

Was Sie tun werden

• Leitung mehrwöchiger ML-Initiativen durchgängig, von der Übersetzung von Geschäftsanforderungen in technische Spezifikationen bis hin zu Versandmodellen und der Messung ihrer Auswirkungen auf Abonnentenmetriken

• Eigene Komponenten unserer ML-Systeme, die unabhängige technische Kompromisse eingehen und diese beobachtbar, zuverlässig und gut dokumentiert halten

• Arbeiten Sie mit einem multifunktionalen, agilen Team zusammen, das Benutzerforschung, Design, Datenwissenschaft, Produktmanagement und Technik umfasst, um neue Produktfunktionen zu entwickeln, die unsere Mission vorantreiben, Künstler und Fans auf personalisierte und relevante Weise zu verbinden

• Entwickeln Sie Prototypen für neue Ansätze und produzieren Sie maßstabsgetreue Lösungen für unsere Hunderte Millionen aktiven Benutzer

• Helfen Sie dabei, Optimierung, Tests und Werkzeuge voranzutreiben, um die Qualität zu verbessern

• Entsperren Sie Blockaden und teilen Sie den Kontext mit Ihren Teamkollegen, um die Geschwindigkeit des gesamten Teams zu erhöhen

• Nutzen Sie KI-gestütztes Engineering, um schneller voranzukommen und sich wiederholende Arbeiten zu vermeiden, während Sie gleichzeitig die Qualität aller Ihrer Lieferungen behalten

• Arbeiten Sie eng mit leitenden und leitenden ML-Ingenieuren zusammen und werden Sie Teil einer aktiven Gruppe von Praktikern des maschinellen Lernens in Ihrer Mission und bei Spotify

Wer du bist

• Sie haben Erfahrung im Aufbau und Versand von Produktions-ML-Systemen

• Sie verfügen über fundierte Kenntnisse in Theorie und Praxis des maschinellen Lernens

• Sie können die Intuition und Annahmen hinter ML-Konzepten problemlos erklären

• Sie können umfassende ML-Projekte durchgängig verantworten und fundierte technische Entscheidungen unabhängig treffen

• Sie kommunizieren klar mit den Stakeholdern und können die Gründe für Ihre technischen Entscheidungen erläutern

• Sie sind neugierig, offen für Feedback und daran interessiert, Ihren Handlungsspielraum im Laufe der Zeit zu erweitern

• Sie verfügen über praktische Erfahrung in der Implementierung und Wartung von Produktions-ML-Systemen in Python, Scala oder ähnlichen Sprachen, einschließlich der Modellentwicklung mit PyTorch

• Sie haben Erfahrung mit dem Aufbau von Datenpipelines und können selbständig die Daten beschaffen, die Sie zum Erstellen und Auswerten Ihrer Modelle benötigen

• Sie haben vorzugsweise Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie GCP oder AWS

• Ihnen liegen agile Softwareprozesse, Datenentwicklung, Zuverlässigkeit und gezieltes Experimentieren am Herzen

• Sie möchten die geschäftliche Wirkung steigern

Wo du sein wirst

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Wir bieten Ihnen die Flexibilität, dort zu arbeiten, wo Sie am besten arbeiten! Für diese Rolle können Sie in der EMEA-Region tätig sein, sofern wir über einen Arbeitsstandort verfügen

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Dieses Team arbeitet innerhalb der mitteleuropäischen und GMT-Zeitzone für die Zusammenarbeit.

Spotify ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert. Bei Spotify bist du so willkommen, wie du bist, egal wo du herkommst, wie du aussiehst oder was in deinen Kopfhörern läuft. Unsere Plattform ist für alle da, und das gilt auch für unseren Arbeitsplatz. Je mehr Stimmen wir in unserem Unternehmen vertreten und verstärkt haben, desto mehr werden wir alle erfolgreich sein, unseren Beitrag leisten und zukunftsorientiert sein! Bringen Sie uns also Ihre persönlichen Erfahrungen, Ihre Perspektiven und Ihren Hintergrund ein. In unseren Unterschieden werden wir die Kraft finden, die Art und Weise, wie die Welt zuhört, weiter zu revolutionieren.

Bei Spotify liegt uns die Inklusivität am Herzen und wir stellen sicher, dass unser gesamter Rekrutierungsprozess für alle zugänglich ist. Wir haben die Möglichkeit, während des Vorstellungsgesprächs angemessene Vorkehrungen zu treffen und Ihnen bei Ihren Anliegen behilflich zu sein. Wenn Sie zu irgendeinem Zeitpunkt des Bewerbungs- oder Vorstellungsgesprächs eine Unterkunft benötigen, lassen Sie es uns bitte wissen – wir sind hier, um Sie auf jede erdenkliche Weise zu unterstützen.

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Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/spotify/machine-learning-engineer-subscriptions-london-157660)