Estados Unidos
Launch Legends
Paramount
Ingeniero/a Líder de Operaciones de Machine Learning
Estados Unidos
Burbank, California, United States · New York, New York, United States
SQL
Traducción automática. Consulta el original.
Descripción General
#WeAreParamount en una misión para desatar el poder del contenido… ¿te unes?
Tenemos las marcas, tenemos las estrellas, tenemos el poder para lograr nuestra misión de entretener al planeta. ¡Ahora lo único que nos falta eres TÚ!
Formar parte de Paramount significa unirse a un equipo de personas apasionadas que no solo reconocen el poder del contenido, sino que también disfrutan de un toque de diversión y singularidad. Juntos, co-creamos momentos que importan, tanto para nuestras audiencias como para nuestros empleados, y aspiramos a dejar una marca positiva en la cultura.
Ingeniero/a Líder de Operaciones de Machine Learning
Sistemas de Personalización y Recomendación
Estamos contratando a un/a Ingeniero/a Líder de Operaciones de Machine Learning para que se encargue de la excelencia operativa, la observabilidad, la fiabilidad y la capa de gobernanza de nuestros sistemas de ML de personalización y recomendación.
Nuestros modelos de recomendación se reentrenan y despliegan con frecuencia. Definirás cómo detectamos los cambios en el comportamiento de los modelos, diagnosticamos los problemas rápidamente y evitamos que los despliegues defectuosos lleguen a los clientes.
Este es un puesto de nivel líder para un/a profesional individual: establecerás la dirección técnica y impulsarás la adopción en Ingeniería de ML, DevOps, Ingeniería de Plataforma, Ingeniería de Datos y Producto.
Integrado/a en ML Platform and Infrastructure, colaborarás estrechamente con los ingenieros de ML que se encargan del desarrollo de modelos. No se espera que construyas la infraestructura desde cero, pero definirás qué es lo bueno, evaluarás las herramientas y te encargarás de la capa operativa del día a día.
Qué Implica el Éxito
- Dentro de los primeros 90 días, habrás evaluado el panorama operativo actual de ML en producción, identificado las brechas de mayor riesgo y establecido una hoja de ruta priorizada para la observabilidad, la trazabilidad, la seguridad de los despliegues y la respuesta a incidentes.
- Dentro de seis meses, nuestros sistemas de recomendación en producción tendrán un linaje de modelos más claro, una cobertura de monitorización más sólida, mejores flujos de trabajo de diagnóstico y puertas de despliegue más fiables.
- Dentro de un año, las operaciones de ML serán una función repetible y de confianza: los equipos sabrán qué se está ejecutando, por qué se promovió, cómo está funcionando, cuándo algo va mal y cómo recuperarse rápidamente.
Indicador de Nivel
El/la candidato/a adecuado/a define la estrategia, lidera la ejecución interfuncional y establece los estándares de ingeniería, manteniéndose lo suficientemente práctico/a para investigar directamente los problemas de producción.
Qué Harás
Responsabilizarse de la estrategia de fiabilidad de producción de ML
- Definir y liderar la estrategia operativa para los sistemas de ML en producción, incluyendo monitorización, trazabilidad, seguridad de despliegue, respuesta a incidentes y validación post-despliegue.
- Establecer los estándares que los equipos de ML utilizan para evaluar la salud, el rendimiento y la fiabilidad de los modelos en producción.
Responsabilizarse de la trazabilidad y gobernanza de modelos
- Asegurar que cada modelo en producción tenga un linaje claro (datos, características, código, artefactos, validación, historial de despliegue) e impulsar la adopción de herramientas de registro de modelos y metadatos en todos los equipos de ML.
Construir observabilidad de ML de extremo a extremo
- Diseñar e implementar monitorización en toda la ruta de señales de ML: llegada de datos, frescura de características, estabilidad de distribución, generación de candidatos, comportamiento de clasificación, métricas de modelos, latencia de servicio y rendimiento SLA.
Definir métricas de salud de producción
- Colaborar con los interesados de ML, datos, producto y negocio para definir métricas post-despliegue que cubran la calidad del modelo, la fiabilidad del sistema, las salvaguardas del negocio y los indicadores de degradación.
Detectar deriva y degradación de forma proactiva
- Detectar deriva de datos, deriva de características, cambios en el comportamiento del modelo y fallos silenciosos antes de que afecten a los clientes mediante umbrales, alertas, detección de anomalías y monitorización de lanzamientos sucesivos.
Liderar herramientas de diagnóstico y análisis de causa raíz
- Construir paneles, registros y flujos de trabajo de diagnóstico que progresen rápidamente desde "las recomendaciones no son correctas" hasta la causa raíz, con el contexto capturado en candidatos, características, puntuaciones, decisiones de clasificación y resultados posteriores.
Responsabilizarse de la seguridad de los despliegues de ML
- Definir y operar puertas de control automatizadas que eviten que modelos o datos defectuosos se promuevan a producción. Colaborar con los MLE para establecer comprobaciones de validación, criterios de reversión, estrategias de canary, pruebas en sombra y revisiones de salud de lanzamientos.
Liderar la respuesta a incidentes de ML
- Encargarse de las prácticas de respuesta a incidentes para sistemas de ML, incluyendo playbooks de reversión, estrategias de hotfix, definiciones de severidad, marcos de compensación, comunicaciones y post-mortems. Impulsar el cierre de brechas sistémicas después de los incidentes en lugar de solo resolver el problema inmediato.
Colaborar con ML Platform, Data y ML
- Colaborar con DevOps/Plataforma en necesidades de infraestructura y observabilidad; con Ingeniería de Datos en calidad de datos, deriva y frescura; y con Ingeniería de ML para integrar requisitos operativos en flujos de trabajo de desarrollo y despliegue.
Establecer estándares y mentorizar a otros
- Actuar como líder técnico para operaciones de ML: establecer patrones reutilizables, playbooks y estándares, y mentorizar a ingenieros en fiabilidad, observabilidad y rigor operativo.
Cualificaciones Básicas
- Más de 5 años de experiencia en ingeniería de machine learning, plataforma de ML, ML aplicada, MLOps, plataforma de datos, ingeniería de fiabilidad o un puesto técnico relacionado.
- Experiencia demostrada operando sistemas de ML en producción, incluyendo monitorización, despliegue, respuesta a incidentes, validación de modelos, calidad de datos o responsabilidad de fiabilidad.
- Experiencia liderando iniciativas técnicas en múltiples equipos de ingeniería, especialmente donde el éxito requirió influir en la arquitectura, las herramientas, los estándares o la adopción.
- Experiencia práctica con registros de modelos, almacenes de características, sistemas de metadatos de ML, monitorización de producción, pipelines de despliegue de modelos o plataformas de observabilidad de ML.
- Sólidos conocimientos de sistemas de ML de extremo a extremo, incluyendo datos de entrenamiento, características, artefactos de modelos, validación offline, servicio online, métricas post-despliegue y medición de resultados de negocio.
- Capacidad para razonar sobre modos de fallo operativos de ML: características obsoletas, cambio de distribución, desajuste entre entrenamiento y servicio, etiquetas retrasadas y brechas entre métricas offline y online.
- Sólidas habilidades de SQL y comodidad investigando la calidad de los datos, las distribuciones de características, los resultados de los modelos, el comportamiento de los pipelines y las anomalías de producción.
- Historial de colaboración interfuncional con Ingeniería de Plataforma, Datos y ML para ofrecer capacidades operativas de nivel de producción.
- Sólidas habilidades de comunicación escrita y verbal, incluyendo la capacidad de explicar el estado de salud de los sistemas de ML, los riesgos, los incidentes y las compensaciones tanto a partes interesadas técnicas como no técnicas.
Cualificaciones Adicionales
- Experiencia operando sistemas de ML de recomendación, personalización, clasificación, búsqueda, publicidad, descubrimiento de contenido o marketplaces a escala.
- Experiencia con sistemas de servicio de modelos en tiempo real o casi real.
- Experiencia con almacenes de características, registros de modelos, almacenes de metadatos, seguimiento de experimentos, herramientas de calidad de datos, sistemas de linaje o plataformas de observabilidad.
- Experiencia diseñando puertas de validación automatizadas, despliegues canary, estrategias de reversión, despliegues en sombra o flujos de trabajo de entrega progresiva para sistemas de ML.
- Experiencia con pruebas A/B, salvaguardas de experimentos, evaluación contrafactual o alineación de métricas offline-online.
- Experiencia con entornos de producción nativos de la nube, pipelines de datos distribuidos, frameworks de orquestación o sistemas de streaming.
- Experiencia liderando revisiones de incidentes, post-mortems, programas de fiabilidad o iniciativas de excelencia operativa.
- Experiencia definiendo estándares, playbooks o marcos de gobernanza para sistemas de ML en producción.
Paramount Streaming, una división dentro de Paramount Global, es el hogar de los servicios directos al consumidor de la compañía, que abarcan lo gratuito y lo de pago en forma de Pluto TV y Paramount+. Pluto TV es el líder mundial en TV gratuita con publicidad, que ofrece más de 1,400 canales globales y una extensa biblioteca de contenido en streaming, incluyendo canales en vivo y originales. Paramount+, servicio de vídeo bajo demanda y streaming en vivo por suscripción digital, combina deportes en vivo, noticias de última hora y "A Mountain of Entertainment™". Paramount+ presenta una extensa biblioteca de series originales, éxitos y películas populares de todos los géneros de marcas y estudios de producción de renombre mundial, incluyendo SHOWTIME®.
INFORMACIÓN ADICIONAL
Rango Salarial de Contratación: $156,800.00 - 235,200.00.
El rango salarial de contratación para este puesto se aplica a Nueva York, California, Colorado, el estado de Washington y la mayoría de las demás geografías. El salario inicial para el/la solicitante seleccionado/a depende de una variedad de factores relacionados con el puesto, incluyendo, entre otros, la ubicación geográfica, la demanda del mercado, la experiencia, la formación y la educación.
Paramount es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades (EOE), incluyendo discapacidad/veteranos.
En Paramount, el espíritu de inclusión alimenta todo lo que hacemos, tanto en pantalla como fuera de ella. Desde la programación y las películas que creamos hasta los beneficios/programas para empleados y las iniciativas de alcance de impacto social, creemos que la oportunidad, el acceso, los recursos y las recompensas deben estar disponibles para todos y en beneficio de todos. Paramount se enorgullece de ser un lugar de trabajo con igualdad de oportunidades. Estamos comprometidos con la igualdad de oportunidades de empleo independientemente de la raza, color, etnia, ascendencia, religión, credo, sexo, origen nacional, orientación sexual, edad, estado civil, estado de discapacidad, identidad de género, expresión de género y condición de veterano.
Si usted es una persona cualificada con una discapacidad o un veterano discapacitado, puede solicitar una adaptación razonable si no puede o tiene limitaciones para utilizar o acceder a paramount.com/careers como resultado de su discapacidad. Puede solicitar adaptaciones razonables llamando al 212.846.5500 o enviando un correo electrónico a [email protected]. Solo se responderán los mensajes dejados para este propósito.
Qué Ofrecemos
Los beneficios disponibles para este puesto incluyen seguro médico, dental, de visión, plan 401(k), cobertura de seguro de vida, beneficios por discapacidad, programa de asistencia educativa y PTO o, si corresponde, según lo dicte el Acuerdo Colectivo de Negociación aplicable.
Este puesto es elegible para bonificación.
- Atractiva compensación y completos paquetes de beneficios. Consulta nuestra lista completa de beneficios aquí: paramount.com/careers/benefits
- Generoso tiempo libre remunerado.
- Una oportunidad emocionante y gratificante de formar parte de uno de los equipos más dinámicos de Paramount.
- Oportunidades para eventos de participación tanto presenciales como virtuales.
- Oportunidades únicas para establecer conexiones significativas y construir una comunidad vibrante, tanto dentro como fuera del lugar de trabajo.
- Explora la vida en Paramount: paramount.com/careers/life-at-paramount
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