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Lead Ingénieur des Opérations Machine Learning
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Burbank, California, United States · New York, New York, United States
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#WeAreParamount en mission pour libérer la puissance du contenu… et vous ?
Nous avons les marques, nous avons les stars, nous avons le pouvoir d'accomplir notre mission d'offrir du divertissement à la planète – il ne manque plus que… VOUS !
Faire partie de Paramount signifie rejoindre une équipe de passionnés qui non seulement reconnaissent le pouvoir du contenu, mais apprécient également une touche de plaisir et d'originalité. Ensemble, nous co-créons des moments qui comptent – tant pour nos audiences que pour nos employés – et visons à laisser une empreinte positive sur la culture.
Lead Ingénieur des Opérations Machine Learning
Systèmes de personnalisation et de recommandation
Nous recrutons un Lead Ingénieur des Opérations Machine Learning pour superviser l'excellence opérationnelle, l'observabilité, la fiabilité et la couche de gouvernance autour de nos systèmes de personnalisation et de recommandation ML.
Nos modèles de recommandation se réentraînent et se déploient fréquemment. Vous définirez comment nous détectons les changements de comportement des modèles, diagnostiquons rapidement les problèmes et empêchons les déploiements défectueux d'atteindre les clients.
Il s'agit d'un rôle d'ingénieur individuel de niveau lead : vous définirez la direction technique et piloterez l'adoption au sein des équipes ML Engineering, DevOps, Platform Engineering, Data Engineering et Produit.
Au sein de ML Platform et Infrastructure, vous collaborerez étroitement avec les ingénieurs ML qui gèrent le développement des modèles. On ne vous demande pas de construire l'infrastructure à partir de zéro, mais vous définirez ce qui constitue une bonne pratique, évaluerez les outils et gérerez la couche opérationnelle au quotidien.
À quoi ressemble le succès
- Dans les 90 premiers jours, vous aurez évalué le paysage opérationnel actuel des ML en production, identifié les lacunes les plus risquées et établi une feuille de route priorisée pour l'observabilité, la traçabilité, la sécurité des déploiements et la réponse aux incidents.
- Dans les six mois, nos systèmes de recommandation en production auront une lignée de modèles plus claire, une meilleure couverture de surveillance, des flux de diagnostic améliorés et des portes de déploiement plus fiables.
- Dans un délai d'un an, les opérations ML seront une fonction répétable et fiable : les équipes sauront ce qui est en cours d'exécution, pourquoi il a été promu, comment il fonctionne, quand quelque chose ne va pas et comment récupérer rapidement.
Signal de niveau
Le bon candidat définit la stratégie, dirige l'exécution interfonctionnelle et établit les normes d'ingénierie tout en restant suffisamment impliqué pour enquêter directement sur les problèmes de production.
Ce que vous ferez
Piloter la stratégie de fiabilité de la production ML
- Définir et diriger la stratégie opérationnelle pour les systèmes ML en production, y compris la surveillance, la traçabilité, la sécurité des déploiements, la réponse aux incidents et la validation post-déploiement.
- Établir les normes que les équipes ML utilisent pour évaluer la santé, les performances et la fiabilité des modèles en production.
Piloter la traçabilité et la gouvernance des modèles
- Assurer que chaque modèle en production a une lignée claire (données, caractéristiques, code, artefacts, validation, historique de déploiement) et piloter l'adoption des outils de registre de modèles et de métadonnées par les équipes ML.
Construire une observabilité ML de bout en bout
- Concevoir et mettre en œuvre la surveillance sur l'ensemble du chemin du signal ML : arrivée des données, fraîcheur des caractéristiques, stabilité de la distribution, génération de candidats, comportement de classement, métriques du modèle, latence de service et performance SLA.
Définir les métriques de santé de la production
- Collaborer avec les parties prenantes ML, données, produit et métier pour définir les métriques post-déploiement couvrant la qualité du modèle, la fiabilité du système, les garde-fous métier et les indicateurs de dégradation.
Détecter la dérive et la dégradation de manière proactive
- Détecter la dérive des données, la dérive des caractéristiques, les changements de comportement des modèles et les défaillances silencieuses avant qu'ils n'affectent les clients via des seuils, des alertes, la détection d'anomalies et la surveillance comparative des versions.
Piloter les outils de diagnostic et l'analyse des causes profondes
- Construire des tableaux de bord, des journaux et des flux de diagnostic qui progressent rapidement de « les recommandations semblent erronées » à la cause profonde, avec le contexte capturé sur les candidats, les caractéristiques, les scores, les décisions de classement et les résultats en aval.
Assurer la sécurité des déploiements ML
- Définir et exploiter des portes automatiques qui empêchent la promotion de modèles ou de données défectueux en production. Collaborer avec les MLE pour établir des vérifications de validation, des critères de retour arrière, des stratégies de déploiement progressif, des tests fantômes et des revues de santé des versions.
Piloter la réponse aux incidents ML
- Gérer les pratiques de réponse aux incidents pour les systèmes ML, y compris les plans de retour arrière, les stratégies de correctifs urgents, les définitions de sévérité, les cadres de compromis, les communications et les post-mortems. Assurer la résolution des lacunes systémiques après les incidents plutôt que de simplement résoudre le problème immédiat.
Collaborer avec ML Platform, Data et ML
- Collaborer avec DevOps/Platform sur les besoins en infrastructure et en observabilité ; avec Data Engineering sur la qualité des données, la dérive et la fraîcheur ; et avec ML Engineering pour intégrer les exigences opérationnelles dans les flux de développement et de déploiement.
Établir des normes et encadrer d'autres personnes
- Agir en tant que leader technique pour les opérations ML : établir des modèles réutilisables, des plans d'action et des normes, et encadrer les ingénieurs sur la fiabilité, l'observabilité et la rigueur opérationnelle.
Qualifications de base
- 5+ années d'expérience en ingénierie machine learning, plateforme ML, ML appliquée, MLOps, plateforme de données, ingénierie de fiabilité, ou un rôle technique connexe.
- Expérience démontrée dans l'exploitation de systèmes ML en production, y compris la surveillance, le déploiement, la réponse aux incidents, la validation des modèles, la qualité des données ou la responsabilité de la fiabilité.
- Expérience dans la direction d'initiatives techniques inter-équipes d'ingénierie, en particulier lorsque le succès a nécessité d'influencer l'architecture, les outils, les normes ou l'adoption.
- Expérience pratique avec les registres de modèles, les magasins de caractéristiques, les systèmes de métadonnées ML, la surveillance de production, les pipelines de déploiement de modèles ou les plateformes d'observabilité ML.
- Solide connaissance des systèmes ML de bout en bout, y compris les données d'entraînement, les caractéristiques, les artefacts de modèles, la validation hors ligne, le service en ligne, les métriques post-déploiement et la mesure des résultats commerciaux.
- Capacité à raisonner sur les modes de défaillance opérationnels ML : caractéristiques obsolètes, décalage de distribution, décalage entraînement-service, étiquettes retardées et écarts entre les métriques hors ligne et en ligne.
- Solides compétences en SQL et aisance dans l'investigation de la qualité des données, des distributions de caractéristiques, des sorties de modèles, du comportement des pipelines et des anomalies de production.
- Expérience avérée en collaboration interfonctionnelle avec les équipes Platform, Data et ML pour fournir des capacités opérationnelles de qualité production.
- Solides compétences en communication écrite et verbale, y compris la capacité d'expliquer l'état de santé des systèmes ML, les risques, les incidents et les compromis aux parties prenantes techniques et non techniques.
Qualifications supplémentaires
- Expérience dans l'exploitation de systèmes ML de recommandation, de personnalisation, de classement, de recherche, de publicité, de découverte de contenu ou de marché à grande échelle.
- Expérience avec les systèmes de service de modèles en temps réel ou quasi réel.
- Expérience avec les magasins de caractéristiques, les registres de modèles, les magasins de métadonnées, le suivi des expériences, les outils de qualité des données, les systèmes de lignée ou les plateformes d'observabilité.
- Expérience dans la conception de portes de validation automatisées, de déploiements progressifs, de stratégies de retour arrière, de déploiements fantômes ou de flux de livraison progressive pour les systèmes ML.
- Expérience avec les tests A/B, les garde-fous d'expérimentation, l'évaluation contrefactuelle ou l'alignement des métriques hors ligne sur en ligne.
- Expérience avec les environnements de production natifs cloud, les pipelines de données distribués, les frameworks d'orchestration ou les systèmes de streaming.
- Expérience dans la direction de revues d'incidents, de post-mortems, de programmes de fiabilité ou d'initiatives d'excellence opérationnelle.
- Expérience dans la définition de normes, de plans d'action ou de cadres de gouvernance pour les systèmes ML en production.
Paramount Streaming, une division de Paramount Global, abrite les services directs aux consommateurs de l'entreprise, couvrant le gratuit et le payant sous forme de Pluto TV et Paramount+. Pluto TV est le leader mondial de la télévision gratuite financée par la publicité, proposant plus de 1,400 chaînes mondiales et une vaste bibliothèque de contenu en streaming, y compris des chaînes en direct et originales. Paramount+, service de vidéo à la demande par abonnement numérique et de streaming en direct, combine des sports en direct, des informations de dernière minute et une montagne de divertissement™. Paramount+ propose une vaste bibliothèque de séries originales, de succès et de films populaires dans tous les genres, issus de marques et de studios de production de renommée mondiale, dont SHOWTIME®.
INFORMATIONS COMPLÉMENTAIRES
Fourchette de salaire d'embauche : $156,800.00 - 235,200.00.
La fourchette de salaire d'embauche pour ce poste s'applique à New York, en Californie, au Colorado, dans l'État de Washington et dans la plupart des autres régions. Le salaire de départ pour le candidat retenu dépendra de divers facteurs liés au poste, notamment, mais sans s'y limiter, de la situation géographique, de la demande du marché, de l'expérience, de la formation et de l'éducation.
Paramount est un employeur garantissant l'égalité des chances (EOE), y compris pour les personnes handicapées/les vétérans.
Chez Paramount, l'esprit d'inclusion nourrit tout ce que nous faisons, à l'écran comme hors écran. De la programmation et des films que nous créons aux avantages/programmes pour les employés et aux initiatives de sensibilisation à l'impact social, nous croyons que les opportunités, l'accès, les ressources et les récompenses doivent être disponibles pour tous et au bénéfice de tous. Paramount est fier d'être un lieu de travail garantissant l'égalité des chances. Nous nous engageons à l'égalité d'emploi, indépendamment de la race, de la couleur, de l'origine ethnique, de l'ascendance, de la religion, du credo, du sexe, de l'origine nationale, de l'orientation sexuelle, de l'âge, du statut de citoyenneté, du statut matrimonial, du handicap, de l'identité de genre, de l'expression de genre et du statut de vétéran.
Si vous êtes une personne qualifiée handicapée ou un vétéran handicapé, vous pouvez demander un aménagement raisonnable si vous êtes incapable ou limité dans votre capacité à utiliser ou à accéder à paramount.com/careers en raison de votre handicap. Vous pouvez demander des aménagements raisonnables en appelant le 212.846.5500 ou en envoyant un e-mail à [email protected]. Seuls les messages laissés à cet effet recevront une réponse.
Ce que nous offrons
Les avantages disponibles pour ce poste comprennent une assurance médicale, dentaire, vision, un plan 401(k), une assurance-vie, des indemnités d'invalidité, un programme d'aide à la formation et des PTO ou, le cas échéant, tels que dictés par la convention collective appropriée.
Ce poste est éligible à une prime.
- Rémunération attractive et avantages sociaux complets. Consultez notre liste complète d'avantages ici : paramount.com/careers/benefits
- Congés payés généreux.
- Une opportunité passionnante et enrichissante de faire partie d'une des équipes les plus dynamiques de Paramount.
- Opportunités d'événements d'engagement sur site et virtuels.
- Opportunités uniques de créer des liens significatifs et de bâtir une communauté dynamique, à l'intérieur et à l'extérieur du lieu de travail.
- Découvrez la vie chez Paramount : paramount.com/careers/life-at-paramount
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