Leitender Ingenieur für maschinelles Lernen, Personalisierung

Das Personalisierungsteam macht die Entscheidung, was als nächstes gespielt werden soll, für jeden Hörer einfacher und angenehmer. Von Blend bis Discover Weekly stehen wir hinter einigen der beliebtesten Funktionen von Spotify. Wir haben sie aufgebaut, indem wir die Welt der Musik und Podcasts besser als jeder andere verstanden haben. Machen Sie mit und sorgen Sie dafür, dass Millionen von Nutzern zuhören, indem Sie jedem einzelnen von ihnen tolle Empfehlungen geben.

Growlithe ist ein schnelllebiges Team im Conversation-Produktbereich von Spotify, das sich darauf konzentriert, neue Such- und Agentenerlebnisse zum Leben zu erwecken. Wir erforschen, definieren, entwickeln, validieren und optimieren neue Ideen, um Hörern dabei zu helfen, die Inhalte zu entdecken, die sie lieben. Unsere Arbeit umfasst die personalisierte Suche, die Entdeckung und Einstufung von Musikvideos, die Erweiterung der Hörbuchsuche und die Grundlagen für mehr soziale Sucherlebnisse.

Wir suchen einen Senior Machine Learning Engineer, der die nächste Generation der Suche bei Spotify mitgestaltet. Sie arbeiten an der Schnittstelle von maschinellem Lernen, Personalisierung und Produktentwicklung und verwandeln komplexe Herausforderungen in intuitive Entdeckungserlebnisse für Millionen von Zuhörern.

Was Sie tun werden

• Erstellen und verbessern Sie Modelle für maschinelles Lernen, die die Spotify-Suche für Hörer relevanter, personalisierter und ansprechender machen.

• Entwickeln und optimieren Sie Ranking- und Backend-Abrufsysteme, die Hörern dabei helfen, Musik, Videos, Hörbücher und andere Inhalte zu entdecken.

• Entdecken Sie neue KI- und Agenten-Ansätze, um intuitivere und gesprächigere Sucherlebnisse zu schaffen.

• Entwerfen, implementieren und bewerten Sie Lösungen für maschinelles Lernen, indem Sie Ideen aus frühen Experimenten in die Produktion überführen.

• Arbeiten Sie mit Ingenieuren, Produktmanagern, Designern und Forschern zusammen, um Möglichkeiten zu identifizieren und sinnvolle Verbesserungen für die Suche bereitzustellen.

• Nutzen Sie Experimente, Datenanalysen und Leistungsmetriken, um das Modellverhalten zu verstehen, Hypothesen zu validieren und das Hörerlebnis zu verbessern.

• Tragen Sie zu einer skalierbaren Infrastruktur für maschinelles Lernen und technischen Praktiken bei, die zuverlässige, qualitativ hochwertige Sucherlebnisse unterstützen.

• Teilen Sie Wissen, hinterfragen Sie Annahmen konstruktiv und gestalten Sie die technische Richtung des maschinellen Lernens innerhalb des Teams mit.

Wer du bist

• Sie haben Erfahrung im Aufbau, Einsatz und der Verbesserung von Systemen für maschinelles Lernen in Produktionsumgebungen.

• Sie verfügen über ein ausgeprägtes Verständnis für maschinelle Lernansätze zur Informationsbeschaffung, Suchranking, Empfehlungssystemen oder Personalisierung.

• Sie beherrschen Python und sind mit modernen Machine-Learning-Frameworks und Datenverarbeitungstools vertraut.

• Sie haben Erfahrung und den Wunsch, sich im Spotify-Maßstab mit Backend-Engineering zu befassen.

• Sie wissen, wie Sie Experimente entwerfen und auswerten, die Modellleistung interpretieren und technische Erkenntnisse in Produktverbesserungen umsetzen.

• Sie haben Erfahrung in der Arbeit mit großen Datensätzen und verstehen die Herausforderungen beim Aufbau zuverlässiger, skalierbarer Systeme für maschinelles Lernen.

• Sie sind neugierig auf neue KI-Technologien, einschließlich großer Sprachmodelle und Agentensysteme, und interessieren sich für deren Potenzial zur Verbesserung der Entdeckungserfahrungen.

• Sie haben Spaß daran, disziplinübergreifend zu arbeiten, technische Ideen klar zu kommunizieren und aus verschiedenen Perspektiven zu lernen.

• Sie beherrschen den Umgang mit Unklarheiten, übernehmen die Verantwortung für komplexe Herausforderungen und können das Experimentieren mit der praktischen Umsetzung in Einklang bringen.

Wo du sein wirst

• Diese Rolle basiert auf der Eastern Standard Time

• Wir bieten Ihnen die Flexibilität, dort zu arbeiten, wo Sie am besten arbeiten! Es wird einige persönliche Treffen geben, es besteht aber dennoch die Möglichkeit, von zu Hause aus zu arbeiten.

Die US-Basisspanne für diese Position liegt zwischen 184.049 und 262.928 USD, zuzüglich Eigenkapital. Zu den für diese Position verfügbaren Leistungen gehören Krankenversicherung, sechsmonatiger bezahlter Elternurlaub, 401(k)-Rentenplan, monatliches Essensgeld, 23 bezahlte freie Tage, bezahlter flexibler Urlaub und bezahlter Krankheitsurlaub. Diese Bereiche können in Zukunft geändert werden.

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.

Wir nutzen möglicherweise Tools der künstlichen Intelligenz (KI), um Teile des Einstellungsprozesses zu unterstützen, wie etwa die Prüfung von Bewerbungen, die Analyse von Lebensläufen oder die Bewertung von Antworten. Diese Tools unterstützen unser Rekrutierungsteam, ersetzen jedoch nicht das menschliche Urteilsvermögen. Letzte Einstellungsentscheidungen werden letztlich von Menschen getroffen. Wenn Sie weitere Informationen zur Verarbeitung Ihrer Daten wünschen, kontaktieren Sie uns bitte. Hier finden Sie unsere KI-Mitteilung.

Quelle: Jobspresso (https://jobspresso.co/job/senior-machine-learning-engineer-personalization/)