Vereinigte Staaten
HEARTLAND BUSINESS SYSTEMS LLC
Paramount
Senior Machine Learning Engineer, Content Engineering
Vereinigte Staaten
New York, New York, United States
PythonJava
Automatische Übersetzung. Prüfe das Original.
Überblick
#WeAreParamount mit der Mission, die Kraft von Inhalten zu entfesseln… bist du dabei? 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! Ein Teil von Paramount zu werden bedeutet, einem Team leidenschaftlicher Menschen beizutreten, die nicht nur die Kraft von Inhalten erkennen, sondern auch Spaß und Einzigartigkeit schätzen. Gemeinsam schaffen wir Momente, die zählen – sowohl für unser Publikum als auch für unsere Mitarbeiter – und streben danach, einen positiven Eindruck in der Kultur zu hinterlassen.
Wir suchen einen Senior Machine Learning Engineer, der die Entwicklung unserer multimodalen Embedding- und Retrieval-Systeme leitet, die die Content-Discovery in der Videobibliothek von Paramount vorantreiben. In dieser Rolle verantwortest du den gesamten Lebenszyklus von multimodalen Embedding-Systemen, die für das Verständnis von Text und Video optimiert sind – von der Generierung, Aufnahme und Indizierung bis hin zum Abruf. Damit nimmst du direkten Einfluss darauf, wie Millionen von Nutzern Kurzclips entdecken und mit ihnen interagieren.
Du arbeitest eng mit der Produktleitung sowie den Engineering-Teams für Content und Personalisierung zusammen, betreust Ingenieure und fungierst als leitende technische Stimme, die maßgeblich gestaltet, wie die Plattform Videoclip-Inhalte in großem Maßstab „sieht“ und abruft.
Der ideale Kandidat zeichnet sich durch Folgendes aus:
- Ein praxisorientierter Systementwickler, der die volle Verantwortung für Pipelines übernimmt, die das Speichern, Indizieren und Abfragen hochdimensionaler Vektor-Embeddings ermöglichen
- Erfahren in der Konzeption hybrider Retrieval-Systeme, die Vektorähnlichkeit, lexikalische Suche und Reranking kombinieren
- Engagiert für multimodales Videoverständnis als Grundlage für aussagekräftige Inhaltsrepräsentationen
- Kompetent darin, Kompromisse bei Embedding-Systemen – Latenz, Recall, Kosten – in produktrelevanten Kontext zu übersetzen, der funktionsübergreifende Entscheidungen vorantreibt
- Engagiert in der Betreuung und dem Wissensaustausch mit Engineering-Ressourcen
- Effektiv in einem dynamischen Umfeld und bereit, die Verantwortung für Projektergebnisse von Anfang bis Ende zu übernehmen
AUFGABEN
VIDEOVERSTÄNDNIS & MULTIMODALE EMBEDDINGS
- Konzeption und Aufbau von Embedding-Pipelines für Videocontent-Metadaten und Repräsentationen auf Clip-Ebene
- Entwurf von Sammlungs- und Vektorschemata zur Gestaltung der Datenstruktur, des Indizierungsverhaltens und der Retrieval-Performance unter Berücksichtigung von Skalierung und Modalitätskomplexität
- Leitung des Übergangs von traditionellem Feature Engineering zu einer vektorzentrierten „Context-First“-Architektur durch kompositionelle Abfragen und den Entwurf hochdimensionaler Hyper-Vektor-Repräsentationen, die visuelle, textuelle und verhaltensbezogene Signale vereinen
- Entwurf von Offline-/Online-Evaluierungs-Frameworks (z. B. nDCG, MRR, Recall@K) speziell für multimodale Ausrichtung, um sicherzustellen, dass Content-Embeddings der Suchabsicht entsprechen
Vektorsuche & Retrieval-Infrastruktur
- Aufbau hybrider Retrieval-Systeme, die Vektorähnlichkeitssuche mit lexikalischer Suche und Reranking-Schichten kombinieren, um schnelle, präzise und skalierbare Performance in der Produktion zu liefern
- Entwicklung der Retrieval-Schicht zur Erfassung nuancierter Nutzer-Content-Beziehungen, die durch Modelltraining allein nicht abgebildet werden können, unter Kombination multimodaler Embeddings zur Verbesserung der Empfehlungstiefe im großen Maßstab
- Implementierung von Optimierungen zur Abfragezeit, einschließlich Caching, Filterung und Index-Sharding-Strategien
- Feinabstimmung von Vektorquantisierungsstrategien (PQ, SQ, Binary Quantization) zur Reduzierung des Speicherbedarfs und Verbesserung des Suchdurchsatzes ohne Beeinträchtigung der Retrieval-Präzision
- Verantwortung für Performance-SLAs und Überwachung der Retrieval-Systeme hinsichtlich Latenz, Durchsatz, Recall und Kosteneffizienz
Produktionssysteme, Pipeline-Engineering & APIs
- Aufbau und Wartung skalierbarer Batch- und Streaming-Pipelines mit Logging, Metriken und Alerting, um Anomalien aufzudecken und die Beobachtbarkeit zu gewährleisten
- Verarbeitung von Inhalten in großem Maßstab unter Verwendung verteilter Frameworks wie Spark oder Ray
- Architektur und Aufbau skalierbarer Integrationsschichten auf Basis von Vektordatenbanken, die robuste APIs und Dienste für Ähnlichkeitssuche, hybrides Retrieval und Metadatenfilterung bereitstellen
- Verantwortung für Modellversionierung und Embedding-Migrationsstrategien sowie Aufbau von Kompatibilitäts-Tools, die verhindern, dass Embedding-Drift die Retrieval-Qualität bei Modell-Upgrades verschlechtert
- Zusammenarbeit mit backend- und Plattform-Teams zur Sicherstellung der Interoperabilität mit vorgelagerten Datenpipelines und der Integration in nachgelagerte Personalisierungs- und Discovery-Oberflächen
Funktionsübergreifende Führung & Zusammenarbeit
- Klare Kommunikation von technischem Systemverhalten, Kompromissen und Empfehlungen an technische und nicht-technische Stakeholder
- Betreuung direkter Mitarbeiter durch technische Anleitung in den Bereichen multimodales ML, Vektor-Retrieval und Design von Produktionssystemen
- Übernahme der Verantwortung für Projektergebnisse von der Scoping-Phase bis zur Bereitstellung in einem dynamischen Umfeld sowie proaktive Identifizierung und Minderung von Risiken in den Bereichen Videoverarbeitung, Metadaten und Indizierungs-Workflows
GRUNDQUALIFIKATIONEN
- 5–8+ Jahre Erfahrung im Bereich machine learning-Engineering mit Fokus auf produktive ML-Systeme
- Expertise in multimodalem ML, einschließlich Erfahrung mit Video-, Bild- und/oder Audio-Embedding-Modellen
- Fundierte Kenntnisse in der Generierung, Speicherung und dem Abruf von Vektor-Embeddings, bevorzugt mit praktischer Erfahrung in Qdrant (FAISS, Pinecone, Pgvector, AlloyDB oder ähnliche werden ebenfalls berücksichtigt)
- Starke Python-Kenntnisse; Java ist ein Plus
- Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Datenpipelines in großem Maßstab, einschließlich Batch- und Streaming-Ingestion-Workflows
- Fundiertes Verständnis hybrider Retrieval-Systeme: Vektorsuche, lexikalische Suche und Reranking
- Nachgewiesene Fähigkeit, technische Konzepte klar zu kommunizieren und effektiv mit Produkt- und Engineering-Teams zusammenzuarbeiten
- Erfolgsbilanz bei der Betreuung von Ingenieuren und der Leitung technischer Entscheidungen im Teamumfeld
ZUSÄTZLICHE QUALIFIKATIONEN
- Erfahrung mit agentenbasierten Systemen und Multi-Agenten-Orchestrierung
- Kenntnisse in Diversity- & Relevance-Algorithmen wie Maximal Marginal Relevance (MMR) innerhalb der Re-Ranking-Phase
- Hintergrund in Videocodecs, FFmpeg oder Low-Level-Videoverarbeitungspipelines
- Kenntnisse in Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systemen
ZUSÄTZLICHE INFORMATIONEN
#LI-PG1
Gehaltsspanne bei Einstellung: $139,200.00 - 219,000.00.
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 berufsbezogener Faktoren ab, einschließlich, aber nicht beschränkt auf geografischen Standort, Marktanforderungen, Erfahrung, Ausbildung und Qualifikation. Die für diese Position verfügbaren Leistungen umfassen Kranken-, Zahn- und Augenversicherung, 401(k)-Plan, Lebensversicherung, Leistungen bei Arbeitsunfähigkeit, Studienbeihilfeprogramm und bezahlten Urlaub oder, falls zutreffend, wie anderweitig durch den entsprechenden Tarifvertrag vorgeschrieben. Diese Position ist bonusberechtigt.
Skydance ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert (EOE)
Wir begrüßen die Möglichkeit, eine Belegschaft aufzubauen, die eine breite Palette an Perspektiven, Hintergründen und Erfahrungen widerspiegelt. Ein Arbeitgeber zu sein, der Chancengleichheit fördert, bedeutet, dass wir unsere Verantwortung ernst nehmen, qualifizierte Kandidaten auf der Grundlage ihrer Leistung zu berücksichtigen. Im Einklang mit den Gesetzen des Landes oder der Region, in der die Stelle angesiedelt ist, schließt dies die Berücksichtigung ohne Ansehen von Rasse, Hautfarbe, ethnischer Herkunft, nationaler Herkunft, Staatsbürgerschaft, Religion oder Weltanschauung, Geschlecht, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, sexueller Orientierung, Alter, Familienstand, Schwangerschaft, Elternschaft, körperlicher oder geistiger Behinderung, genetischen Informationen, militärischem Status oder Veteranenstatus, Gewerkschaftszugehörigkeit oder jeder anderen durch geltendes Recht geschützten Kategorie ein.
Wenn du eine qualifizierte Person mit einer Behinderung bist, kannst du während des Bewerbungs- und/oder Rekrutierungsprozesses eine angemessene Anpassung beantragen. Du kannst angemessene Anpassungen anfordern, indem du 212.846.5500 anrufst oder eine E-Mail an [email protected] sendest. Nur Nachrichten, die zu diesem Zweck hinterlassen werden, werden beantwortet.
Paramount Streaming, ein Geschäftsbereich innerhalb von Paramount Global, ist die Heimat der Direct-to-Consumer-Dienste des Unternehmens, die sowohl kostenlose als auch 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 sowie eine umfangreiche Bibliothek an Streaming-Inhalten, einschließlich Live- und Originalkanälen. Paramount+, der digitale Abonnement-Video-on-Demand- und Live-Streaming-Dienst, kombiniert Live-Sport, aktuelle Nachrichten und A Mountain of Entertainment™. Paramount+ bietet eine umfangreiche Bibliothek mit Originalserien, erfolgreichen Shows und beliebten Filmen aus jedem Genre von weltbekannten Marken und Produktionsstudios, einschließlich SHOWTIME®.
Was wir bieten
- Attraktive Vergütung und umfassende Leistungspakete. Unsere vollständige Liste der Leistungen findest du hier: paramount.com/careers/benefits
- Großzügiger bezahlter Urlaub.
- Eine spannende und erfüllende Gelegenheit, Teil eines der dynamischsten Teams von Paramount zu sein.
- Möglichkeiten für Vor-Ort- und virtuelle Engagement-Events.
- Einzigartige Möglichkeiten, bedeutungsvolle Verbindungen zu knüpfen und eine lebendige Gemeinschaft aufzubauen, sowohl innerhalb als auch außerhalb des Arbeitsplatzes.
- Entdecke das Leben bei Paramount: paramount.com/careers/life-at-paramount
Mehr Möglichkeiten mit einem Profil
Für mehr Stellen berücksichtigt werden, ohne den ganzen Prozess zu wiederholen? Erstellen Sie Ihr Profil, damit Unternehmen auf Nort Sie finden.
Profil erstellen