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Lead Machine Learning Operations Engineer
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Burbank, California, United States · New York, New York, United States
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Übersicht
#WeAreParamount auf Mission, die Kraft von Inhalten zu entfesseln – machst du mit?
Wir haben die Marken, wir haben die Stars, wir haben die Kraft, unsere Mission zu erfüllen, den Planeten zu unterhalten – jetzt fehlt nur noch… DU!
Teil von Paramount zu werden bedeutet, einem Team von leidenschaftlichen Menschen beizutreten, die nicht nur die Kraft von Inhalten erkennen, sondern auch einen Hauch von Spaß und Einzigartigkeit genießen. Gemeinsam schaffen wir Momente, die wichtig sind – sowohl für unser Publikum als auch für unsere Mitarbeiter – und streben danach, einen positiven Einfluss auf die Kultur zu hinterlassen.
Lead Machine Learning Operations Engineer
Personalisierungs- und Empfehlungssysteme
Wir stellen einen Lead Machine Learning Operations Engineer ein, der die operative Exzellenz, Beobachtbarkeit, Zuverlässigkeit und Governance-Schicht rund um unsere Personalisierungs- und Empfehlungs-ML-Systeme verantwortet.
Unsere Empfehlungsmodelle werden häufig neu trainiert und bereitgestellt. Sie definieren, wie wir Änderungen im Modellverhalten erkennen, Probleme schnell diagnostizieren und schlechte Deployments verhindern, die Kunden erreichen.
Dies ist eine leitende IC-Rolle: Sie legen die technische Richtung fest und treiben die Akzeptanz in den Bereichen ML Engineering, DevOps, Platform Engineering, Data Engineering und Produkt voran.
Innerhalb von ML Platform und Infrastructure arbeiten Sie eng mit ML-Ingenieuren zusammen, die für die Modellentwicklung zuständig sind. Sie müssen keine Infrastruktur von Grund auf neu aufbauen, aber Sie definieren, was gut ist, bewerten Tools und verantworten die tägliche operative Schicht.
Was Erfolg ausmacht
- Innerhalb der ersten 90 Tage werden Sie die aktuelle operative Landschaft von Produktions-ML bewertet, die größten Risiken identifiziert und eine priorisierte Roadmap für Beobachtbarkeit, Nachverfolgbarkeit, Bereitstellungssicherheit und Incident Response erstellt haben.
- Innerhalb von sechs Monaten werden unsere Produktions-Empfehlungssysteme eine klarere Modellherkunft, eine stärkere Überwachungsabdeckung, bessere Diagnose-Workflows und zuverlässigere Bereitstellungs-Gates aufweisen.
- Innerhalb eines Jahres werden ML-Operationen eine wiederholbare, vertrauenswürdige Funktion sein: Teams werden wissen, was läuft, warum es bereitgestellt wurde, wie es funktioniert, wann etwas schiefgeht und wie man sich schnell erholt.
Leveling-Signal
Der richtige Kandidat definiert Strategien, leitet funktionsübergreifende Ausführung und legt Engineering-Standards fest, während er hands-on genug bleibt, um Produktionsprobleme direkt zu untersuchen.
Was Sie tun werden
Verantwortung für die Strategie zur Zuverlässigkeit von ML-Produktionen
- Definieren und Leiten der operativen Strategie für Produktions-ML-Systeme, einschließlich Überwachung, Nachverfolgbarkeit, Bereitstellungssicherheit, Incident Response und Validierung nach der Bereitstellung.
- Festlegen der Standards, die ML-Teams zur Bewertung von Modellgesundheit, Leistung und Vertrauenswürdigkeit in der Produktion verwenden.
Verantwortung für Modell-Nachverfolgbarkeit und Governance
- Sicherstellen, dass jedes Produktionsmodell eine klare Herkunft (Daten, Features, Code, Artefakte, Validierung, Bereitstellungsverlauf) hat und die Akzeptanz von Model-Registry- und Metadaten-Tools über ML-Teams hinweg vorantreiben.
Aufbau einer End-to-End-ML-Beobachtbarkeit
- Entwerfen und Implementieren von Überwachung über den gesamten ML-Signalpfad: Datenankunft, Aktualität der Features, Stabilität der Verteilung, Kandidatengenerierung, Ranking-Verhalten, Modellmetriken, Serving-Latenz und SLA-Leistung.
Definieren von Produktions-Gesundheitsmetriken
- Zusammenarbeit mit ML-, Daten-, Produkt- und Geschäftsinteressengruppen zur Definition von Metriken nach der Bereitstellung, die Modellqualität, Systemzuverlässigkeit, Geschäfts-Guardrails und Verschlechterungsindikatoren abdecken.
Proaktives Erkennen von Drift und Verschlechterung
- Erkennen von Daten-Drift, Feature-Drift, Änderungen im Modellverhalten und stillen Fehlern, bevor sie Kunden beeinträchtigen, durch Schwellenwerte, Alarmierung, Anomalieerkennung und Überwachung von Release zu Release.
Leiten von Diagnosetools und Ursachenanalyse
- Erstellen von Dashboards, Protokollen und Diagnose-Workflows, die schnell von „Empfehlungen sind nicht korrekt“ zur Ursachenanalyse fortschreiten, mit Kontext über Kandidaten, Features, Scores, Ranking-Entscheidungen und nachgelagerte Ergebnisse.
Verantwortung für die Sicherheit von ML-Deployments
- Definieren und Betreiben automatisierter Gates, die verhindern, dass schlechte Modelle oder schlechte Daten in die Produktion gelangen. Zusammenarbeit mit MLEs zur Festlegung von Validierungsprüfungen, Rollback-Kriterien, Canary-Strategien, Shadow-Tests und Überprüfungen des Release-Zustands.
Leiten der ML-Incident Response
- Verantworten von Incident-Response-Praktiken für ML-Systeme, einschließlich Rollback-Playbooks, Hotfix-Strategien, Schweregraddefinitionen, Tradeoff-Frameworks, Kommunikation und Post-Mortems. Schließen systemischer Lücken nach Vorfällen anstreben, anstatt nur das unmittelbare Problem zu lösen.
Zusammenarbeit mit ML Platform, Data und ML
- Zusammenarbeit mit DevOps/Plattform bei Infrastruktur- und Beobachtbarkeitsanforderungen; mit Data Engineering bei Datenqualität, Drift und Aktualität; und mit ML Engineering zur Einbettung operativer Anforderungen in Entwicklungs- und Bereitstellungsworkflows.
Standards setzen und andere betreuen
- Als technischer Leiter für ML-Operationen fungieren: Wiederverwendbare Muster, Playbooks und Standards etablieren und Ingenieure in Bezug auf Zuverlässigkeit, Beobachtbarkeit und operative Sorgfalt betreuen.
Grundlegende Qualifikationen
- 5+ Jahre Erfahrung in machine learning Engineering, ML-Plattform, angewandtem ML, MLOps, Datenplattform, Zuverlässigkeits-Engineering oder einer verwandten technischen Rolle.
- Nachgewiesene Erfahrung im Betrieb von Produktions-ML-Systemen, einschließlich Überwachung, Bereitstellung, Incident Response, Modellvalidierung, Datenqualität oder Zuverlässigkeitsverantwortung.
- Erfahrung in der Leitung technischer Initiativen über mehrere Ingenieurteams hinweg, insbesondere wenn der Erfolg die Beeinflussung von Architektur, Tools, Standards oder Akzeptanz erforderte.
- Praktische Erfahrung mit Model-Registries, Feature-Stores, ML-Metadatensystemen, Produktionsüberwachung, ML-Bereitstellungspipelines oder ML-Beobachtbarkeitsplattformen.
- Solide Kenntnisse von End-to-End-ML-Systemen, einschließlich Trainingsdaten, Features, Modellartefakten, Offline-Validierung, Online-Serving, Metriken nach der Bereitstellung und Messung von Geschäftsergebnissen.
- Fähigkeit, operative Fehlermodi von ML zu analysieren: veraltete Features, Verteilungsverschiebungen, Trainings-Serving-Skew, verzögerte Labels und Lücken zwischen Offline- und Online-Metriken.
- Solide SQL-Kenntnisse und Komfort bei der Untersuchung von Datenqualität, Feature-Verteilungen, Modellausgaben, Pipeline-Verhalten und Produktionsanomalien.
- Nachgewiesene Erfolgsbilanz in der funktionsübergreifenden Zusammenarbeit mit Platform, Data und ML Engineering zur Bereitstellung produktionsreifer operativer Fähigkeiten.
- Solide schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten, einschließlich der Fähigkeit, den Zustand von ML-Systemen, Risiken, Vorfälle und Kompromisse sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern zu erklären.
Zusätzliche Qualifikationen
- Erfahrung im Betrieb von Empfehlungs-, Personalisierungs-, Ranking-, Such-, Werbe-, Content-Discovery- oder Marktplatz-ML-Systemen im großen Maßstab.
- Erfahrung mit Echtzeit- oder Near-Real-Time-Modell-Serving-Systemen.
- Erfahrung mit Feature-Stores, Model-Registries, Metadaten-Stores, Experiment-Tracking, Data-Quality-Tools, Lineage-Systemen oder Beobachtbarkeitsplattformen.
- Erfahrung im Entwurf von automatisierten Validierungs-Gates, Canary-Deployments, Rollback-Strategien, Shadow-Deployments oder Progressive-Delivery-Workflows für ML-Systeme.
- Erfahrung mit A/B-Tests, Experiment-Guardrails, kontrafaktischer Evaluierung oder der Abstimmung von Offline- und Online-Metriken.
- Erfahrung mit Cloud-nativen Produktionsumgebungen, verteilten Datenpipelines, Orchestrierungs-Frameworks oder Streaming-Systemen.
- Erfahrung in der Leitung von Incident-Reviews, Post-Mortems, Zuverlässigkeitsprogrammen oder Initiativen zur operativen Exzellenz.
- Erfahrung in der Definition von Standards, Playbooks oder Governance-Frameworks für Produktions-ML-Systeme.
Paramount Streaming, eine Abteilung von Paramount Global, ist die Heimat der Direct-to-Consumer-Dienste des Unternehmens, die kostenlose und kostenpflichtige Angebote in Form von Pluto TV und Paramount+ umfassen. Pluto TV ist der weltweit führende Anbieter von kostenlosem werbefinanziertem Fernsehen und bietet mehr als 1.400 globale Kanäle und eine umfangreiche Bibliothek an Streaming-Inhalten, einschließlich Live- und Originalkanälen. Paramount+, ein digitaler Video-on-Demand- und Live-Streaming-Dienst, kombiniert Live-Sport, aktuelle Nachrichten und eine Berg von Unterhaltung™. Paramount+ bietet eine umfangreiche Bibliothek an Originalserien, erfolgreichen Shows und beliebten Filmen aus allen Genres von weltbekannten Marken und Produktionsstudios, einschließlich SHOWTIME®.
ZUSÄTZLICHE INFORMATIONEN
Gehaltsspanne für die Einstellung: 156.800,00 $ - 235.200,00 $.
Die Gehaltsspanne für diese Position gilt für New York, Kalifornien, Colorado, den Bundesstaat Washington und die meisten anderen Regionen. Das Anfangsgehalt für den erfolgreichen Bewerber hängt von einer Vielzahl von arbeitsbezogenen Faktoren ab, einschließlich, aber nicht beschränkt auf den geografischen Standort, die Marktnachfrage, Erfahrung, Ausbildung und Qualifikation.
Paramount ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert (EOE), einschließlich Behinderten/Veteranen.
Bei Paramount fließt der Geist der Inklusion in alles ein, was wir tun, sowohl auf als auch neben dem Bildschirm. Von der Programmierung und den Filmen, die wir erstellen, über die Leistungen/Programme für Mitarbeiter bis hin zu Initiativen zur sozialen Wirkung glauben wir, dass Chancen, Zugang, Ressourcen und Belohnungen für alle verfügbar sein sollten und zu ihrem Nutzen. Paramount ist stolz darauf, ein Arbeitsplatz mit Chancengleichheit zu sein. Wir setzen uns für gleiche Beschäftigungschancen ein, unabhängig von Rasse, Hautfarbe, ethnischer Zugehörigkeit, Herkunft, Religion, Glauben, Geschlecht, nationaler Herkunft, sexueller Orientierung, Alter, Staatsbürgerschaft, Familienstand, Behinderung, Geschlechtsidentität, Geschlechtsausdruck und Veteranenstatus.
Wenn Sie eine qualifizierte Person mit Behinderung oder ein behinderter Veteran sind, können Sie angemessene Vorkehrungen anfordern, wenn Sie aufgrund Ihrer Behinderung nicht in der Lage sind, paramount.com/careers zu nutzen oder darauf zuzugreifen. Sie können angemessene Vorkehrungen anfordern, indem Sie 212.846.5500 anrufen oder eine E-Mail an [email protected] senden. Nur Nachrichten, die zu diesem Zweck hinterlassen werden, werden beantwortet.
Was wir bieten
Die für diese Position verfügbaren Leistungen umfassen Kranken-, Zahn- und Sehkrankenversicherung, einen 401(k)-Plan, eine Lebensversicherung, Krankengeldleistungen, ein Studienförderungsprogramm und PTO oder, falls zutreffend, wie anderweitig durch den entsprechenden Tarifvertrag vorgeschrieben.
Diese Position ist bonusberechtigt.
- Attraktive Vergütung und umfassende Leistungspakete. Sehen Sie sich unsere vollständige Liste der Leistungen hier an: paramount.com/careers/benefits
- Großzügige bezahlte Freistellung.
- Eine spannende und erfüllende Gelegenheit, Teil eines der dynamischsten Teams von Paramount zu sein.
- Möglichkeiten für On-Site- und virtuelle Engagement-Events.
- Einzigartige Möglichkeiten, bedeutungsvolle Verbindungen zu knüpfen und eine lebendige Gemeinschaft aufzubauen, sowohl innerhalb als auch außerhalb des Arbeitsplatzes.
- Entdecken Sie das Leben bei Paramount: paramount.com/careers/life-at-paramount
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