Inżynier uczenia maszynowego — subskrypcje

W Spotify nasza Misja Subskrypcji skupia się na tworzeniu doświadczeń, które pomagają słuchaczom odkryć wartość Spotify, zostać subskrybentami i pozostać z nami na dłużej. Łącząc technologię, eksperymenty i głębokie zrozumienie naszych użytkowników, pomagamy łączyć artystów i fanów, budując jednocześnie zrównoważony biznes subskrypcyjny.

W ramach Misji Subskrypcyjnej obszar produktów Subs Foundational Models jest częścią Subs User Understanding Studio. Budujemy skalowalne rozwiązania w zakresie uczenia maszynowego, które personalizują podróż subskrybenta, od konwersji po długoterminowe utrzymanie. Ściśle współpracując z zespołami w ramach misji, opracowujemy rozwiązania ML, które poprawiają kluczowe wskaźniki biznesowe, w tym wzrost liczby subskrybentów, miesięczną liczbę aktywnych użytkowników i utrzymanie Premium.

Poszukujemy inżyniera uczenia maszynowego, który dołączy do naszego zespołu Radius. Przejmiesz odpowiedzialność za wpływowe inicjatywy ML, opracujesz i udoskonalisz modele produkcyjne oraz wniesiesz wkład w podstawowe możliwości ML, które umożliwiają personalizację i optymalizację w ramach subskrypcji.

Twoja praca może obejmować zmniejszenie tarć wśród użytkowników bezpłatnych przy jednoczesnym zrównoważeniu utrzymania i konwersji, poprawę doświadczeń związanych z płatnościami w celu ograniczenia rezygnacji z Premium lub opracowywanie modeli wielokrotnego użytku, takich jak osadzanie subskrybentów, które obsługują wiele produktów i przypadków użycia.

Co zrobisz

• Prowadzenie wielotygodniowych inicjatyw ML od końca do końca, od przełożenia wymagań biznesowych na specyfikacje techniczne po modele wysyłki i pomiar ich wpływu na wskaźniki abonentów

• Własne komponenty naszych systemów ML, dokonujące niezależnych kompromisów technicznych i zapewniające ich obserwowalność, niezawodność i dobrą dokumentację

• Współpraca z wielofunkcyjnym, elastycznym zespołem zajmującym się badaniami użytkowników, projektowaniem, analizą danych, zarządzaniem produktami i inżynierią w celu tworzenia nowych funkcji produktów, które wspierają naszą misję łączenia artystów i fanów w spersonalizowany i odpowiedni sposób

• Prototypuj nowe podejścia i twórz rozwiązania na dużą skalę dla naszych setek milionów aktywnych użytkowników

• Pomóż w optymalizacji, testowaniu i tworzeniu narzędzi w celu poprawy jakości

• Odblokuj i udostępnij kontekst członkom swojej drużyny, aby zwiększyć prędkość całej drużyny

• Korzystaj z inżynierii wspomaganej sztuczną inteligencją, aby działać szybciej i eliminować powtarzalny trud, zachowując jednocześnie jakość wszystkiego, co wysyłasz

• Ściśle współpracuj ze starszymi i pozostałymi inżynierami ML i bądź częścią aktywnej grupy praktyków zajmujących się uczeniem maszynowym w swojej misji i w Spotify

Kim jesteś

• Masz doświadczenie w budowaniu i wysyłce produkcyjnych systemów ML

• Masz duże doświadczenie w uczeniu maszynowym, teorii i praktyce

• Bez problemu potrafisz wyjaśnić intuicję i założenia stojące za koncepcjami ML

• Możesz posiadać kompleksowe projekty uczenia maszynowego o odpowiednim zakresie i niezależnie podejmować rozsądne decyzje techniczne

• Jasno komunikujesz się z interesariuszami i potrafisz wyjaśnić uzasadnienie swoich wyborów technicznych

• Jesteś ciekawy, otwarty na opinie i chcesz z czasem poszerzać swój zakres

• Masz praktyczne doświadczenie we wdrażaniu i utrzymywaniu produkcyjnych systemów ML w Pythonie, Scali lub podobnych językach, w tym w tworzeniu modeli za pomocą PyTorch

• Masz doświadczenie w budowaniu potoków danych i jesteś samowystarczalny w pozyskiwaniu danych potrzebnych do budowania i oceny swoich modeli

• Najlepiej, jeśli masz doświadczenie z platformami chmurowymi, takimi jak GCP lub AWS

• Zależy Ci na zwinnych procesach tworzenia oprogramowania, opracowywaniu danych, niezawodności i ukierunkowanych eksperymentach

• Chcesz wywierać wpływ na biznes

Gdzie będziesz

•
Oferujemy Ci elastyczność, dzięki której możesz pracować tam, gdzie pracuje Ci się najlepiej! W przypadku tej roli możesz znajdować się w regionie EMEA, o ile mamy lokalizację pracy

•
Zespół ten działa w strefie czasowej Europy Środkowej i GMT w celu współpracy.

Spotify jest pracodawcą zapewniającym równe szanse. W Spotify jesteś mile widziany ze względu na to, kim jesteś, bez względu na to, skąd pochodzisz, jak wyglądasz i co leci w Twoich słuchawkach. Nasza platforma jest dla każdego, podobnie jak nasze miejsce pracy. Im więcej głosów będziemy reprezentować i wzmacniać w naszej działalności, tym bardziej wszyscy będziemy się rozwijać, wnosić wkład i myśleć przyszłościowo! Przedstaw nam więc swoje osobiste doświadczenia, perspektywy i pochodzenie. To w naszych różnicach znajdziemy siłę, by rewolucjonizować sposób, w jaki świat słucha.

W Spotify pasjonujemy się włączaniem i dbaniem o to, aby cały nasz proces rekrutacyjny był dostępny dla każdego. Mamy sposoby, aby poprosić o rozsądne udogodnienia podczas rozmowy kwalifikacyjnej i pomóc w tym, czego potrzebujesz. Jeśli potrzebujesz udogodnień na dowolnym etapie aplikacji lub rozmowy kwalifikacyjnej, daj nam znać – jesteśmy tutaj, aby wesprzeć Cię w każdy możliwy sposób.

Znajdź oferty pracy w Wielkiej Brytanii na Arbeitnow

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