Estados Unidos
B&A
Paramount
Ingeniero/a principal de operaciones de Machine Learning
Estados Unidos
Burbank, California, United States · New York, New York, United States
SQLGo
Traducción automática. Consulta el original.
Descripción general
La narrativa es, y siempre será, el corazón de lo que hacemos en Skydance.
Nuestra visión es construir un ecosistema de entretenimiento próspero donde se imaginen, cobren vida y se experimenten historias y mundos. Creamos para todas las edades y audiencias, apoyándonos en la fuerza de nuestro contenido y experiencias, así como en la profundidad de nuestra conexión con los fans. Somos una empresa que prioriza a los creadores, centrada en la audiencia, orientada a la tecnología y con escala global.
Aquí, trabajarás con equipos talentosos que se mueven rápido, piensan con audacia y colaboran con un propósito para ofrecer resultados. Apuntamos alto, defendemos las mejores ideas y ganamos juntos, ganándonos la confianza de nuestros empleados, creadores, socios y audiencias cada día.
Si te motiva la oportunidad de ayudar a construir la próxima generación de empresas globales de medios y entretenimiento impulsadas por la creatividad y la tecnología, estaremos encantados de darte la bienvenida a bordo. ¡VAMOS!
Ingeniero/a principal de operaciones de Machine Learning
Sistemas de personalización y recomendación
Estamos buscando un/a Ingeniero/a principal de operaciones de Machine Learning para liderar la excelencia operativa, la observabilidad, la fiabilidad y la capa de gobernanza en torno a nuestros sistemas de personalización y recomendación de ML.
Nuestros modelos de recomendación se reentrenan y despliegan con frecuencia. Definirás cómo detectamos cambios en el comportamiento del modelo, diagnosticamos problemas rápidamente y evitamos que despliegues defectuosos lleguen a los clientes.
Este es un puesto de contribuidor individual de nivel principal: establecerás la dirección técnica e impulsarás la adopción en los equipos de Ingeniería de ML, DevOps, Ingeniería de plataformas, Ingeniería de datos y Producto.
Dentro de la plataforma e infraestructura de ML, colaborarás estrechamente con los ingenieros de ML que poseen el desarrollo de modelos. No se espera que construyas la infraestructura desde cero, pero definirás los estándares de calidad, evaluarás las herramientas y serás responsable de la capa operativa diaria.
Cómo es 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, trazabilidad, seguridad en el despliegue y 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 fuerte, 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.
Señal de nivelación
El candidato adecuado define la estrategia, lidera la ejecución interfuncional y establece estándares de ingeniería mientras se mantiene lo suficientemente práctico como para investigar los problemas de producción directamente.
Lo que harás
Liderar la estrategia de fiabilidad de producción de ML
- Definir y liderar la estrategia operativa para sistemas de ML en producción, incluyendo monitorización, trazabilidad, seguridad en el despliegue, respuesta a incidentes y validación post-despliegue.
- Establecer los estándares que utilizan los equipos de ML para evaluar la salud, el rendimiento y la fiabilidad de los modelos en producción.
Liderar 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 del modelo, latencia de servicio y rendimiento de SLA.
Definir métricas de salud de producción
- Colaborar con las partes interesadas de ML, datos, producto y negocio para definir métricas post-despliegue que cubran la calidad del modelo, la fiabilidad del sistema, las salvaguardas comerciales y los indicadores de degradación.
Detectar proactivamente la deriva y la degradación
- Detectar la deriva de datos, la deriva de características, los cambios en el comportamiento del modelo y los fallos silenciosos antes de que afecten a los clientes mediante umbrales, alertas, detección de anomalías y monitorización entre versiones.
Liderar herramientas de diagnóstico y análisis de causa raíz
- Crear paneles, registros y flujos de trabajo de diagnóstico que permitan pasar rápidamente de "las recomendaciones parecen incorrectas" a la causa raíz, con contexto capturado a través de candidatos, características, puntuaciones, decisiones de clasificación y resultados posteriores.
Liderar la seguridad en el despliegue de ML
- Definir y operar puertas automatizadas que eviten que modelos o datos defectuosos sean promovidos a producción. Colaborar con los ingenieros de ML para establecer comprobaciones de validación, criterios de reversión, estrategias canary, pruebas en sombra y revisiones de salud de lanzamiento.
Liderar la respuesta a incidentes de ML
- Poseer las prácticas de respuesta a incidentes para sistemas de ML, incluyendo manuales de reversión, estrategias de corrección rápida, definiciones de gravedad, marcos de compensación, comunicaciones y análisis post-mortem. Impulsar el cierre de brechas sistémicas después de los incidentes en lugar de solo resolver el problema inmediato.
Colaborar en la plataforma de ML, datos y ML
- Colaborar con DevOps/Plataforma en necesidades de infraestructura y observabilidad; con Ingeniería de datos en calidad, deriva y frescura de datos; y con Ingeniería de ML para integrar los requisitos operativos en los flujos de trabajo de desarrollo y despliegue.
Establecer estándares y mentorizar a otros
- Actuar como líder técnico para las operaciones de ML: establecer patrones reutilizables, manuales y estándares, y mentorizar a los ingenieros en fiabilidad, observabilidad y rigor operativo.
Requisitos básicos
- 5+ años de experiencia en ingeniería de machine learning, plataforma de ML, ML aplicado, MLOps, plataforma de datos, ingeniería de fiabilidad o un rol técnico relacionado.
- Experiencia demostrada operando sistemas de ML en producción, incluyendo monitorización, despliegue, respuesta a incidentes, validación de modelos, calidad de datos o propiedad de la 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, tuberías de despliegue de modelos o plataformas de observabilidad de ML.
- Sólido conocimiento 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 comerciales.
- Capacidad para razonar sobre los modos de fallo operativo de ML: características obsoletas, deriva de distribución, sesgo entre entrenamiento y servicio, etiquetas retrasadas y brechas de métricas offline-online.
- Sólidas habilidades en SQL y comodidad investigando la calidad de los datos, distribuciones de características, resultados de modelos, comportamiento de tuberías y anomalías en producción.
- Historial de colaboración interfuncional con Plataforma, Datos e Ingeniería de ML para ofrecer capacidades operativas de grado de producción.
- Sólidas habilidades de comunicación escrita y verbal, incluyendo la capacidad de explicar la salud del sistema de ML, riesgos, incidentes y compensaciones tanto a partes interesadas técnicas como no técnicas.
Requisitos adicionales
- Experiencia operando sistemas de ML de recomendación, personalización, clasificación, búsqueda, anuncios, descubrimiento de contenido o mercado a escala.
- Experiencia con sistemas de servicio de modelos en tiempo real o casi en tiempo 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-a-online.
- Experiencia con entornos de producción nativos de la nube, tuberías de datos distribuidas, marcos de orquestación o sistemas de streaming.
- Experiencia liderando revisiones de incidentes, análisis post-mortem, programas de fiabilidad o iniciativas de excelencia operativa.
- Experiencia definiendo estándares, manuales 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 opciones gratuitas y de pago en forma de Pluto TV y Paramount+. Pluto TV es el líder mundial en televisión gratuita con publicidad, ofreciendo más de 1,400 canales globales y una extensa biblioteca de contenido en streaming, incluyendo canales en vivo y originales. Paramount+, servicio de suscripción digital de video bajo demanda y streaming en vivo, combina deportes en vivo, noticias de última hora y A Mountain of Entertainment™. Paramount+ cuenta con una amplia biblioteca de series originales, programas exitosos 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 otras geografías. El pago inicial para el candidato seleccionado depende de una variedad de factores relacionados con el trabajo, incluyendo, entre otros, la ubicación geográfica, las demandas del mercado, la experiencia, la formación y la educación. 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 para la matrícula y PTO o, si corresponde, según lo dictado por el Convenio Colectivo apropiado. Este puesto es elegible para bonificación.
Skydance es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades (EOE)
Aprovechamos la oportunidad de construir una fuerza laboral que refleje una amplia gama de perspectivas, antecedentes y experiencias. Ser un empleador que ofrece igualdad de oportunidades significa que nos tomamos en serio nuestra responsabilidad de considerar a los candidatos calificados sobre la base del mérito. De acuerdo con las leyes del país o región en la que se basa el puesto, esto incluye la consideración sin distinción de raza, color, etnia, origen nacional, estatus de ciudadanía, religión o creencia, sexo, género, identidad o expresión de género, orientación sexual, edad, estado civil, embarazo, paternidad, discapacidad física o mental, información genética, estatus militar o de veterano protegido, estatus sindical o cualquier otra categoría protegida por la ley aplicable.
Si usted es una persona calificada con una discapacidad, puede solicitar una adaptación razonable durante el proceso de solicitud de empleo y/o reclutamiento. Puede solicitar adaptaciones razonables llamando al 212.846.5500 o enviando un correo electrónico a [email protected]. Solo se devolverán los mensajes dejados para este propósito.
Lo que ofrecemos
- Compensación atractiva y paquetes integrales de beneficios. Consulta nuestra lista completa de beneficios aquí skydance.com/careers/benefits.
- Tiempo libre remunerado generoso.
- Suscripciones gratuitas a HBO Max, Paramount+ y otros servicios de streaming y productos de noticias digitales de Skydance.
- Oportunidades sólidas de participación de los empleados, incluyendo acceso a proyecciones y eventos exclusivos, series de oradores, actividades de voluntariado y más.
Más oportunidades con un solo perfil
¿Quieres optar a más puestos sin repetir todo el proceso? Crea tu perfil para que te encuentren las empresas que usan Nort.
Crear mi perfil