Kıdemli Makine Öğrenimi Mühendisi, Kişiselleştirme

Kişiselleştirme ekibi, her dinleyici için bir sonraki şarkının çalınacağına karar vermeyi daha kolay ve daha keyifli hale getiriyor. Blend'den Discover Weekly'ye kadar Spotify'ın en sevilen özelliklerinden bazılarının arkasında biz varız. Bunları, müzik ve podcast dünyasını herkesten daha iyi anlayarak oluşturduk. Bize katılın ve her birine harika önerilerde bulunarak milyonlarca kullanıcının dinlemesini sağlayın.

Growlithe, Spotify'ın Konuşma Ürün Alanında yer alan, yeni ortaya çıkan Arama ve ajans deneyimlerini hayata geçirmeye odaklanan, hızlı hareket eden bir ekiptir. Dinleyicilerin sevdikleri içeriği keşfetmelerine yardımcı olmak için yeni fikirleri araştırıyor, tanımlıyor, oluşturuyor, doğruluyor ve optimize ediyoruz. Çalışmalarımız kişiselleştirilmiş Arama, müzik videosu keşfi ve sıralaması, sesli kitap Aramasının genişletilmesi ve daha sosyal Arama deneyimlerinin temellerini kapsamaktadır.

Spotify'da yeni nesil Arama'nın şekillendirilmesine yardımcı olacak Kıdemli Makine Öğrenimi Mühendisi arıyoruz. Milyonlarca dinleyici için karmaşık zorlukları sezgisel keşif deneyimlerine dönüştürerek makine öğrenimi, kişiselleştirme ve ürün geliştirmenin kesişim noktasında çalışacaksınız.

Ne yapacaksın

• Spotify Aramasını dinleyiciler için daha alakalı, kişiselleştirilmiş ve ilgi çekici hale getiren makine öğrenimi modelleri oluşturun ve iyileştirin.

• Dinleyicilerin müziği, videoları, sesli kitapları ve diğer içerikleri keşfetmesine yardımcı olan sıralama ve arka uç erişim sistemlerini geliştirin ve optimize edin.

• Daha sezgisel ve konuşmaya dayalı Arama deneyimleri oluşturmak için yeni ortaya çıkan yapay zeka ve aracılı yaklaşımları keşfedin.

• İlk denemelerden üretime kadar fikirler alarak makine öğrenimi çözümlerini tasarlayın, uygulayın ve değerlendirin.

• Fırsatları belirlemek ve Arama'da anlamlı iyileştirmeler sağlamak için mühendisler, ürün yöneticileri, tasarımcılar ve araştırmacılarla iş birliği yapın.

• Model davranışını anlamak, hipotezleri doğrulamak ve dinleyici deneyimini geliştirmek için deneyleri, veri analizini ve performans ölçümlerini kullanın.

• Güvenilir, yüksek kaliteli Arama deneyimlerini destekleyen ölçeklenebilir makine öğrenimi altyapısına ve mühendislik uygulamalarına katkıda bulunun.

• Ekip içinde bilgiyi paylaşın, varsayımlara yapıcı bir şekilde meydan okuyun ve makine öğreniminin teknik yönünün şekillenmesine yardımcı olun.

sen kimsin

• Üretim ortamlarında makine öğrenimi sistemleri oluşturma, dağıtma ve iyileştirme deneyiminiz var.

• Bilgi erişimi, arama sıralaması, öneri sistemleri veya kişiselleştirmeye yönelik makine öğrenimi yaklaşımları konusunda güçlü bir anlayışa sahipsiniz.

• Python konusunda yetkinsiniz ve modern makine öğrenimi çerçeveleri ve veri işleme araçlarıyla çalışma konusunda rahatsınız.

• Spotify ölçeğinde arka uç mühendisliğine yönelme deneyiminiz ve isteğiniz var.

• Deneyleri nasıl tasarlayıp değerlendireceğinizi, model performansını nasıl yorumlayacağınızı ve teknik bulguları ürün iyileştirmelerine nasıl dönüştüreceğinizi anlıyorsunuz.

• Büyük ölçekli veri kümeleriyle çalışma deneyiminiz var ve güvenilir, ölçeklenebilir makine öğrenimi sistemleri oluşturmanın zorluklarını anlıyorsunuz.

• Büyük dil modelleri ve aracılı sistemler de dahil olmak üzere yeni ortaya çıkan yapay zeka teknolojilerini merak ediyorsunuz ve bunların keşif deneyimlerini iyileştirme potansiyelleriyle ilgileniyorsunuz.

• Disiplinler arası çalışmaktan, teknik fikirleri açık bir şekilde iletmekten ve farklı bakış açılarından öğrenmekten hoşlanıyorsunuz.

• Belirsizliklerin üstesinden gelmekte, karmaşık zorlukları sahiplenmekte ve deneyler ile pratik uygulamaları dengelemekte rahatsınız.

Nerede Olacaksın

• Bu rol Doğu Standart Saati'ne dayanmaktadır

• Size en iyi çalıştığınız yerde çalışma esnekliği sunuyoruz! Bazı yüz yüze toplantılar olacak, ancak yine de evden çalışma esnekliğine izin veriliyor.

Bu pozisyon için Amerika Birleşik Devletleri baz aralığı 184.049 – 262.928 ABD Doları artı özsermayedir. Bu pozisyon için sağlanan faydalar arasında sağlık sigortası, altı aylık ücretli ebeveyn izni, 401(k) emeklilik planı, aylık yemek yardımı, 23 ücretli izin, ücretli esnek tatil ve ücretli hastalık izni yer alıyor. Bu aralıklar gelecekte değiştirilebilir.

Spotify fırsat eşitliği sağlayan bir işverendir. Nereden gelirseniz gelin, nasıl görünürseniz görünün veya kulaklığınızda ne çalıyor olursa olsun, kim olduğunuzla Spotify'a hoş geldiniz. Platformumuz herkes içindir, iş yerimiz de öyle. İşimizde ne kadar çok sesi temsil edip güçlendirirsek, hepimiz o kadar gelişecek, katkıda bulunacak ve ileri görüşlü olacağız! Öyleyse bize kişisel deneyiminizi, bakış açınızı ve geçmişinizi getirin. Dünyanın dinleme biçiminde devrim yaratmaya devam etme gücünü farklılıklarımızda bulacağız.

Spotify'da kapsayıcılık ve işe alım sürecimizin tamamının herkes için erişilebilir olmasını sağlama konusunda tutkuluyuz. Mülakat süreci sırasında makul kolaylıklar talep etme ve ihtiyacınız olan konuda yardımcı olma yollarımız var. Başvuru veya mülakat sürecinin herhangi bir aşamasında kolaylıklara ihtiyacınız varsa lütfen bize bildirin; elimizden gelen her şekilde sizi desteklemek için buradayız.

Başvuruların incelenmesi, özgeçmişlerin analiz edilmesi veya yanıtların değerlendirilmesi gibi işe alım sürecinin bölümlerini desteklemek için yapay zeka (AI) araçlarını kullanabiliriz. Bu araçlar işe alım ekibimize yardımcı olur ancak insan muhakemesi yerine geçmez. Nihai işe alım kararları sonuçta insanlar tarafından verilmektedir. Verilerinizin nasıl işlendiği hakkında daha fazla bilgi edinmek isterseniz lütfen bizimle iletişime geçin. AI bildirimimizi burada bulabilirsiniz.

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