Kanada
Global Relay
NBCUniversal
ML Solutions Architect
Kanada
Montreal, Quebec, Canada
PythonC++C#
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Unternehmensbeschreibung
NBCUniversal ist eines der weltweit führenden Medien- und Unterhaltungsunternehmen. Wir entwickeln erstklassige Inhalte, die wir über unser Portfolio aus Film, Fernsehen und Streaming verbreiten und durch unsere globalen Themenparks, Konsumgüter und Erlebnisse zum Leben erwecken. Wir besitzen und betreiben führende Unterhaltungs- und Nachrichtenmarken, darunter NBC, NBC News, NBC Sports, Telemundo, die lokalen NBC-Sender, Bravo und Peacock, unseren werbefinanzierten Premium-Streaming-Dienst. Wir produzieren und vertreiben erstklassige Filmunterhaltung und Programme über unsere leistungsstarken Film- und Fernsehstudios, darunter Universal Pictures, DreamWorks Animation und Focus Features, sowie die vier globalen Fernsehstudios unter dem Dach der Universal Studio Group. Zudem betreiben wir über Universal Destinations & Experiences weltweit führende Themenparks und Erlebnisse, darunter das Universal Orlando Resort, Heimat des Universal Epic Universe, sowie die Universal Studios Hollywood. NBCUniversal ist eine Tochtergesellschaft der Comcast Corporation. Weitere Informationen finden Sie unter nbcuniversal.com.
Unser Einfluss basiert darauf, die Gemeinschaften zu verbessern, in denen unsere Mitarbeiter, Kunden und unser Publikum leben und arbeiten. Wir haben eine lange Tradition des sozialen Engagements und stellen sicher, dass unsere Mitarbeiter die Möglichkeit haben, sich in ihren Gemeinschaften einzubringen. Wir setzen uns für eine inklusive Unternehmenskultur ein und streben danach, eine talentierte Belegschaft zu gewinnen und zu fördern, um ein breites Spektrum an Inhalten zu schaffen und bereitzustellen, die unsere Welt widerspiegeln.
NBCUniversal ist eines der weltweit führenden Medien- und Unterhaltungsunternehmen. Wir entwickeln erstklassige Inhalte, die wir über unser Portfolio aus Film, Fernsehen und Streaming verbreiten und durch unsere globalen Themenparks, Konsumgüter und Erlebnisse zum Leben erwecken. Wir besitzen und betreiben führende Unterhaltungs- und Nachrichtenmarken, darunter NBC, NBC News, NBC Sports, Telemundo, die lokalen NBC-Sender, Bravo und Peacock, unseren werbefinanzierten Premium-Streaming-Dienst. Wir produzieren und vertreiben erstklassige Filmunterhaltung und Programme über unsere leistungsstarken Film- und Fernsehstudios, darunter Universal Pictures, DreamWorks Animation und Focus Features, sowie die vier globalen Fernsehstudios unter dem Dach der Universal Studio Group. Zudem betreiben wir über Universal Destinations & Experiences weltweit führende Themenparks und Erlebnisse, darunter das Universal Orlando Resort, Heimat des Universal Epic Universe, sowie die Universal Studios Hollywood. NBCUniversal ist eine Tochtergesellschaft der Comcast Corporation. Weitere Informationen finden Sie unter nbcuniversal.com.
Unser Einfluss basiert darauf, die Gemeinschaften zu verbessern, in denen unsere Mitarbeiter, Kunden und unser Publikum leben und arbeiten. Wir haben eine lange Tradition des sozialen Engagements und stellen sicher, dass unsere Mitarbeiter die Möglichkeit haben, sich in ihren Gemeinschaften einzubringen. Wir setzen uns für eine inklusive Unternehmenskultur ein und streben danach, eine talentierte Belegschaft zu gewinnen und zu fördern, um ein breites Spektrum an Inhalten zu schaffen und bereitzustellen, die unsere Welt widerspiegeln.
Stellenbeschreibung
Wir suchen einen ML Solutions Architect, der umfassende Expertise in der Softwareentwicklung sowie fundierte Erfahrung im Umfeld von machine learning mitbringt. In dieser Rolle leiten Sie das High-Level-Design von Systemen, die ML-Modelle in unsere breitere Produktpalette integrieren. Sie fungieren als technischer Berater, bewerten Kundenanforderungen und entscheiden, ob diese mit Standardlösungen adressiert werden können oder als spezialisierte Forschungsinitiativen an unsere Teams für Deep Learning und Reinforcement Learning eskaliert werden sollten.
Diese Position ist ideal für einen systemorientierten Ingenieur, der eine Produktvision in eine skalierbare Architektur übersetzen kann und dabei technische Machbarkeit, Leistung und Wartbarkeit in Einklang bringt.
Wir suchen einen ML Solutions Architect, der umfassende Expertise in der Softwareentwicklung sowie fundierte Erfahrung im Umfeld von machine learning mitbringt. In dieser Rolle leiten Sie das High-Level-Design von Systemen, die ML-Modelle in unsere breitere Produktpalette integrieren. Sie fungieren als technischer Berater, bewerten Kundenanforderungen und entscheiden, ob diese mit Standardlösungen adressiert werden können oder als spezialisierte Forschungsinitiativen an unsere Teams für Deep Learning und Reinforcement Learning eskaliert werden sollten.
Diese Position ist ideal für einen systemorientierten Ingenieur, der eine Produktvision in eine skalierbare Architektur übersetzen kann und dabei technische Machbarkeit, Leistung und Wartbarkeit in Einklang bringt.
Hauptaufgaben
- Systemintegration & Coprocessing: Entwurf und Implementierung der Softwareschichten, die es ML-Modellen ermöglichen, mit einer Echtzeit-Rendering-Engine zu interagieren. Dies umfasst die Verwaltung der Datenvorverarbeitung und -nachverarbeitung (Coprocessing), um eine leistungsstarke Ausführung zu gewährleisten.
- Technische Beratung: Bewertung eingehender Kundenanforderungen zur Bestimmung des optimalen Lösungswegs. Sie entscheiden, ob eine Aufgabe mit Standard-Tools gelöst werden kann oder ein tiefgreifendes Forschungsprojekt erfordert, das an unsere Ingenieure für Deep Learning oder Reinforcement Learning übergeben wird.
- Sprachunabhängige Entwicklung: Erstellung und Wartung von Wrappern, APIs und Microservices, die es unserem ML-Stack ermöglichen, flexibel und sprachunabhängig über verschiedene Produktionsumgebungen hinweg zu bleiben.
- Funktionsübergreifende Koordination: Fungieren als primäre technische Schnittstelle zwischen technischer Führung, Kunden und dem Kern-Engineering-Team, um Daten- und Integrationsanforderungen zu spezifizieren.
- Modulare Ausführung: Zerlegung komplexer Produktvisionen in handhabbare architektonische Komponenten, um sicherzustellen, dass ML-Komponenten als Teil eines stabilen, skalierbaren Softwareprodukts ausgeliefert werden.
- Systemintegration & Coprocessing: Entwurf und Implementierung der Softwareschichten, die es ML-Modellen ermöglichen, mit einer Echtzeit-Rendering-Engine zu interagieren. Dies umfasst die Verwaltung der Datenvorverarbeitung und -nachverarbeitung (Coprocessing), um eine leistungsstarke Ausführung zu gewährleisten.
- Technische Beratung: Bewertung eingehender Kundenanforderungen zur Bestimmung des optimalen Lösungswegs. Sie entscheiden, ob eine Aufgabe mit Standard-Tools gelöst werden kann oder ein tiefgreifendes Forschungsprojekt erfordert, das an unsere Ingenieure für Deep Learning oder Reinforcement Learning übergeben wird.
- Sprachunabhängige Entwicklung: Erstellung und Wartung von Wrappern, API und Microservices, die es unserem ML-Stack ermöglichen, flexibel und sprachunabhängig über verschiedene Produktionsumgebungen hinweg zu bleiben.
- Funktionsübergreifende Koordination: Fungieren als primäre technische Schnittstelle zwischen technischer Führung, Kunden und dem Kern-Engineering-Team, um Daten- und Integrationsanforderungen zu spezifizieren.
- Modulare Ausführung: Zerlegung komplexer Produktvisionen in handhabbare architektonische Komponenten, um sicherzustellen, dass ML-Komponenten als Teil eines stabilen, skalierbaren Softwareprodukts ausgeliefert werden.
Qualifikationen
Qualifikationen
- Ausbildung: Abschluss in Informatik, Softwaretechnik oder einem verwandten Bereich.
- Berufserfahrung: Nachgewiesene Erfahrung als Softwarearchitekt oder Systemingenieur in einem schnelllebigen Umfeld.
- Branchenkontext: Vorerfahrung in Branchen mit komplexen, multidisziplinären Teams wie Robotik, Smart Grids, Präzisionslandwirtschaft, Spieleentwicklung oder Luft- und Raumfahrt.
Technische Kompetenz
- Generalistische Tools: Fließender Umgang mit Git und der Unix-Shell, mit einer starken Fähigkeit, bei Bedarf über mehrere Programmiersprachen hinweg zu arbeiten (idealerweise einschließlich einer oder mehrerer von Python, C++, C#).
- Architekturwissen: Tiefes Verständnis der Integration von ML-Modellen in Produktionssoftware (z. B. API-Design, Message Broker und Containerisierung, Compute- und Memory-Budgetierung).
- Fließender Umgang mit 3D-Geometrie, linearer Algebra und/oder Computergrafik.
- ML-Kenntnisse: Auch wenn Sie nicht täglich Modelle trainieren, müssen Sie über genügend ML-nahe Erfahrung verfügen, um Modellbeschränkungen, Datenanforderungen und den Stand der Technik zu verstehen.
Eigenschaften
- Strategische Entscheidungsfindung: Fähigkeit zur Durchführung von „Build vs. Buy“-Analysen für ML-Komponenten.
- Kommunikation: Außergewöhnliche Fähigkeit, eine hochrangige Produktvision in konkrete technische Spezifikationen für sowohl technische Führungskräfte als auch spezialisierte Ingenieure zu übersetzen.
- Gewissenhaftigkeit: Hohe Aufmerksamkeit für Details in Bezug auf Systemstabilität und Interoperabilität.
Qualifikationen
- Abschluss in Informatik, Softwaretechnik oder einem verwandten Bereich.
- Nachgewiesene Erfahrung als Softwarearchitekt, Lösungsarchitekt oder Systemingenieur in einem dynamischen Umfeld.
- Erfahrung in multidisziplinären Branchen wie Robotik, Smart Grids, Präzisionslandwirtschaft, Spieleentwicklung oder Luft- und Raumfahrt wird sehr geschätzt.
Technische Kompetenzen
- Generalistische Tools: Exzellente Beherrschung von Git und Unix-Umgebungen, mit der Fähigkeit, je nach Bedarf in mehreren Programmiersprachen zu arbeiten, idealerweise Python, C++ oder C#.
- Architekturwissen: Tiefgreifendes Verständnis der Integration von ML-Modellen in Produktionssoftware, einschließlich API-Design, Message Broker, Containerisierung sowie der Planung von Rechen- und Speicherressourcen.
- Beherrschung von 3D-Geometrie, linearer Algebra und/oder Computergrafik.
- ML-Kenntnisse: Ausreichende Erfahrung im Bereich Machine Learning, um Modellbeschränkungen, Datenanforderungen und den Stand der Technik zu verstehen, auch ohne tägliches Training von Modellen.
Gesuchte Qualitäten
- Strategische Entscheidungsfindung: Fähigkeit zur Durchführung relevanter „Build vs. Buy“-Analysen für ML-integrierende Komponenten und Systeme.
- Kommunikation: Exzellente Fähigkeit, eine hochrangige Produktvision in konkrete technische Spezifikationen für die Geschäftsführung und spezialisierte technische Teams zu übersetzen.
- Sorgfalt: Hohe Aufmerksamkeit für Systemstabilität, Interoperabilität und langfristige Wartbarkeit.
Zusätzliche Anforderungen
Hybrid: Diese Position hat derzeit einen hybriden Zeitplan, der eine Anwesenheit im Büro von mindestens vier Tagen pro Woche erfordert. Das Unternehmen behält sich das Recht vor, die Anforderungen an die Büropräsenz jederzeit zu ändern.
- Erfahrung mit dem Fine-Tuning und der Bereitstellung von Modellen ist ein Plus.
- Vorteil: Erfahrung mit Fine-Tuning und der Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen ist ein wichtiger Pluspunkt.
Zusätzliche Informationen
Als Teil unseres Auswahlprozesses können externe Kandidaten aufgefordert werden, vor einer Einstellungsentscheidung ein persönliches Gespräch mit einem Mitarbeiter von NBCUniversal an einem unserer Standorte zu führen. Es ist die Richtlinie von NBCUniversal, allen Bewerbern und Mitarbeitern Chancengleichheit zu bieten, unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Weltanschauung, Geschlecht, geschlechtlicher Identität oder Ausdruck, Alter, nationaler Herkunft oder Abstammung, Staatsbürgerschaft, Behinderung, sexueller Orientierung, Familienstand, Schwangerschaft, Veteranenstatus, Mitgliedschaft in den Uniformed Services, genetischen Informationen oder einer anderen gesetzlich geschützten Grundlage.
Wenn Sie eine qualifizierte Person mit einer Behinderung oder ein behinderter Veteran sind und aufgrund Ihrer Behinderung Unterstützung während des Bewerbungs- und/oder Rekrutierungsprozesses benötigen, haben Sie das Recht, eine angemessene Vorkehrung zu beantragen. Sie können Ihre Anfrage an [email protected] senden.
Geschäftsbereich: NBCU Corporate
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