Estados Unidos
HEARTLAND BUSINESS SYSTEMS LLC
Paramount
Ingeniero/a Senior de Machine Learning, Ingeniería de Contenidos
Estados Unidos
New York, New York, United States
PythonJava
Traducción automática. Consulta el original.
Descripción general
#WeAreParamount con la misión de liberar 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, cocreamos momentos que importan, tanto para nuestras audiencias como para nuestros empleados, y aspiramos a dejar una huella positiva en la cultura.
Buscamos un/a Ingeniero/a Senior de Machine Learning para liderar el desarrollo de nuestros sistemas de recuperación y embedding multimodal que impulsan el descubrimiento de contenido en toda la biblioteca de vídeo de Paramount. En este puesto, serás responsable del ciclo de vida completo de los sistemas de embedding multimodal, optimizados para la comprensión de texto y vídeo, desde la generación, ingesta e indexación hasta la recuperación, lo que afectará directamente a cómo millones de usuarios descubren e interactúan con clips de formato corto.
Colaborarás con el liderazgo de producto, los equipos de ingeniería de Contenido y Personalización, mentorizarás a ingenieros y actuarás como una voz técnica senior que dará forma a cómo la plataforma "ve" y recupera contenido de clips de vídeo a escala.
El candidato ideal será:
- Un constructor de sistemas práctico que asuma la responsabilidad total de los pipelines que permiten almacenar, indexar y consultar embeddings vectoriales de alta dimensión
- Experto en el diseño de sistemas de recuperación híbridos que combinan similitud vectorial, búsqueda léxica y re-ranking
- Comprometido con la comprensión de vídeo multimodal como base para representaciones de contenido significativas
- Capaz de traducir las compensaciones de los sistemas de embedding (latencia, recall, coste) en un contexto relevante para el producto que impulse decisiones interfuncionales
- Comprometido con la mentoría y el intercambio de conocimientos con los recursos de ingeniería
- Eficaz operando en un entorno dinámico y cómodo asumiendo la responsabilidad de los resultados de los proyectos de principio a fin
RESPONSABILIDADES
COMPRENSIÓN DE VÍDEO Y EMBEDDING MULTIMODAL
- Diseñar y construir pipelines de embedding para metadatos de contenido de vídeo y representación a nivel de clip
- Diseñar esquemas de colección y vectoriales para dar forma a la estructura de datos, el comportamiento de indexación y el rendimiento de recuperación bajo escala y complejidad de modalidad
- Liderar la transición de la ingeniería de características tradicional a una arquitectura "centrada en el contexto" orientada a vectores, mediante consultas composicionales y diseñando representaciones de hipervectores de alta dimensión que unifiquen señales visuales, textuales y de comportamiento
- Diseñar marcos de evaluación offline/online (por ejemplo, nDCG, MRR, Recall@K) específicamente para la alineación multimodal, asegurando que los embeddings de contenido coincidan con la intención de búsqueda
Infraestructura de búsqueda y recuperación vectorial
- Construir sistemas de recuperación híbridos que combinen la búsqueda de similitud vectorial con la búsqueda léxica y capas de re-ranking para ofrecer un rendimiento rápido, preciso y escalable a escala de producción
- Diseñar la capa de recuperación para capturar relaciones matizadas entre usuario y contenido que el entrenamiento de modelos por sí solo no puede revelar, combinando embeddings multimodales para mejorar la profundidad de las recomendaciones a escala
- Implementar optimizaciones en tiempo de consulta, incluyendo estrategias de caché, filtrado y fragmentación de índices
- Ajustar las estrategias de cuantización vectorial (PQ, SQ, Cuantización Binaria) para reducir la huella de memoria y mejorar el rendimiento de búsqueda sin comprometer la precisión de la recuperación
- Ser responsable de los SLA de rendimiento y supervisar los sistemas de recuperación en cuanto a latencia, rendimiento, recall y eficiencia de costes
Sistemas de producción, ingeniería de pipelines y APIs
- Construir y mantener pipelines de procesamiento por lotes y streaming escalables, con registro, métricas y alertas para detectar anomalías y mantener la observabilidad
- Procesar contenido a escala utilizando marcos distribuidos como Spark o Ray
- Arquitectar y construir capas de integración escalables sobre bases de datos vectoriales, exponiendo APIs y servicios robustos para búsqueda de similitud, recuperación híbrida y filtrado de metadatos
- Ser responsable del versionado de modelos y estrategias de migración de embeddings, creando herramientas de compatibilidad que eviten que la deriva de embeddings degrade la calidad de la recuperación tras las actualizaciones de los modelos
- Colaborar con los equipos de backend y de plataforma para garantizar la interoperabilidad con los pipelines de datos ascendentes y la integración con las superficies de personalización y descubrimiento descendentes
Liderazgo interfuncional y colaboración
- Comunicar claramente el comportamiento técnico del sistema, las compensaciones y las recomendaciones tanto a las partes interesadas técnicas como a las no técnicas
- Mentorizar a los subordinados directos, proporcionando orientación técnica en ML multimodal, recuperación vectorial y diseño de sistemas de producción
- Asumir la responsabilidad de los resultados de los proyectos desde el alcance hasta la entrega en un entorno dinámico, identificando y mitigando proactivamente los riesgos en los flujos de trabajo de procesamiento de vídeo, metadatos e indexación
CUALIFICACIONES BÁSICAS
- 5–8+ años de experiencia en ingeniería de machine learning, con enfoque en sistemas de ML de producción
- Experiencia en ML multimodal, incluyendo experiencia con modelos de embedding de vídeo, imagen y/o audio
- Conocimiento profundo de la generación, almacenamiento y recuperación de embeddings vectoriales, con preferencia por experiencia práctica en Qdrant (también se considerarán FAISS, Pinecone, Pgvector, AlloyDB o similares)
- Sólido dominio de Python; se valorará Java
- Experiencia demostrada en la construcción y operación de pipelines de datos a escala, incluyendo flujos de trabajo de ingesta por lotes y streaming
- Sólida comprensión de los sistemas de recuperación híbridos: búsqueda vectorial, búsqueda léxica y re-ranking
- Capacidad demostrada para comunicar conceptos técnicos con claridad y colaborar eficazmente con equipos de producto e ingeniería
- Historial de mentoría a ingenieros y liderazgo en decisiones técnicas en un entorno de equipo
CUALIFICACIONES ADICIONALES
- Experiencia con sistemas agénticos y orquestación multi-agente
- Conocimiento de algoritmos de Diversidad y Relevancia como la Relevancia Marginal Máxima (MMR) dentro de la fase de re-ranking
- Antecedentes en códecs de vídeo, FFmpeg o pipelines de procesamiento de vídeo de bajo nivel
- Conocimiento de sistemas de generación aumentada por recuperación (RAG)
INFORMACIÓN ADICIONAL
#LI-PG1
Rango salarial de contratación: $139,200.00 - 219,000.00.
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 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 tiempo libre remunerado (PTO) o, si corresponde, según lo dictado por el Convenio Colectivo de Trabajo apropiado. Este puesto es elegible para bonificaciones.
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, orígenes y experiencias. Ser un empleador que ofrece igualdad de oportunidades significa que nos tomamos en serio nuestra responsabilidad de considerar a los candidatos cualificados en función 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 cualificada con una discapacidad, puede solicitar una adaptación razonable durante el proceso de solicitud de empleo y/o contratación. 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.
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+, el servicio de suscripción digital de vídeo 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®.
Lo que ofrecemos
- Paquetes de compensación atractivos y beneficios integrales. Consulta nuestra lista completa de beneficios aquí: paramount.com/careers/benefits
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- Una oportunidad emocionante y satisfactoria de formar parte de uno de los equipos más dinámicos de Paramount.
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