Estados Unidos
B&A
Paramount
Engenheiro Líder de Operações de Machine Learning
Estados Unidos
Burbank, California, United States · New York, New York, United States
SQLGo
Tradução automática. Consulte o original.
Visão Geral
Contar histórias é, e sempre será, o coração do que fazemos na Skydance.
Nossa visão é construir um ecossistema de entretenimento próspero onde histórias e mundos sejam imaginados, trazidos à vida e vivenciados. Criamos para todas as idades e públicos, ancorados pela força do nosso conteúdo e experiências e pela profundidade da nossa conexão com os fãs. Somos focados nos criadores, voltados para o público, orientados pela tecnologia e com escala global.
Aqui, você trabalhará com equipes talentosas que agem rápido, pensam de forma ousada e colaboram com propósito para entregar resultados. Miramos alto, defendemos as melhores ideias e vencemos juntos, conquistando a confiança de nossos funcionários, criadores, parceiros e públicos todos os dias.
Se você se sente motivado pela oportunidade de ajudar a construir a próxima geração de empresas globais de mídia e entretenimento, impulsionada pela criatividade e tecnologia, ficaríamos entusiasmados em recebê-lo a bordo. VAMOS NESSA!
Engenheiro Líder de Operações de Machine Learning
Sistemas de Personalização e Recomendação
Estamos contratando um Engenheiro Líder de Operações de Machine Learning para ser responsável pela excelência operacional, observabilidade, confiabilidade e camada de governança em torno de nossos sistemas de ML de personalização e recomendação.
Nossos modelos de recomendação são retreinados e implantados frequentemente. Você definirá como detectamos mudanças no comportamento do modelo, diagnosticamos problemas rapidamente e evitamos que implantações inadequadas cheguem aos clientes.
Esta é uma função de nível de liderança técnica (IC): você definirá a direção técnica e impulsionará a adoção em Engenharia de ML, DevOps, Engenharia de Plataforma, Engenharia de Dados e Produto.
Atuando dentro da Plataforma e Infraestrutura de ML, você trabalhará em estreita colaboração com engenheiros de ML que são responsáveis pelo desenvolvimento de modelos. Não se espera que você construa a infraestrutura do zero, mas você definirá os padrões de qualidade, avaliará ferramentas e será responsável pela camada operacional do dia a dia.
Como é o sucesso
- Nos primeiros 90 dias, você terá avaliado o cenário operacional atual de ML em produção, identificado as lacunas de maior risco e estabelecido um roteiro priorizado para observabilidade, rastreabilidade, segurança de implantação e resposta a incidentes.
- Em seis meses, nossos sistemas de recomendação em produção terão uma linhagem de modelo mais clara, cobertura de monitoramento mais forte, melhores fluxos de trabalho de diagnóstico e portões de implantação mais confiáveis.
- Em um ano, as operações de ML serão uma função repetível e confiável: as equipes saberão o que está rodando, por que foi promovido, como está performando, quando algo está errado e como recuperar rapidamente.
Sinal de Nivelamento
O candidato ideal define a estratégia, lidera a execução multifuncional e estabelece padrões de engenharia, mantendo-se prático o suficiente para investigar problemas de produção diretamente.
O que você fará
Responsável pela estratégia de confiabilidade de produção de ML
- Definir e liderar a estratégia operacional para sistemas de ML em produção, incluindo monitoramento, rastreabilidade, segurança de implantação, resposta a incidentes e validação pós-implantação.
- Estabelecer os padrões que as equipes de ML usam para avaliar a saúde, o desempenho e a confiabilidade dos modelos em produção.
Responsável pela rastreabilidade e governança de modelos
- Garantir que cada modelo em produção tenha uma linhagem clara (dados, atributos, código, artefatos, validação, histórico de implantação) e impulsionar a adoção de ferramentas de registro de modelos e metadados entre as equipes de ML.
Construir observabilidade de ML de ponta a ponta
- Projetar e implementar monitoramento em todo o caminho do sinal de ML: chegada de dados, frescor dos atributos, estabilidade da distribuição, geração de candidatos, comportamento de ranqueamento, métricas do modelo, latência de serviço e desempenho de SLA.
Definir métricas de saúde de produção
- Colaborar com as partes interessadas de ML, dados, produto e negócios para definir métricas pós-implantação que cubram a qualidade do modelo, confiabilidade do sistema, diretrizes de negócios e indicadores de degradação.
Detectar desvios e degradação proativamente
- Detectar desvio de dados, desvio de atributos, mudanças no comportamento do modelo e falhas silenciosas antes que impactem os clientes por meio de definição de limites, alertas, detecção de anomalias e monitoramento entre lançamentos.
Liderar ferramentas de diagnóstico e análise de causa raiz
- Criar painéis, logs e fluxos de trabalho de diagnóstico que progridam rapidamente de “recomendações parecem estranhas” para a causa raiz, com contexto capturado entre candidatos, atributos, pontuações, decisões de ranqueamento e resultados a jusante.
Responsável pela segurança de implantação de ML
- Definir e operar portões automatizados que impeçam que modelos ou dados inadequados sejam promovidos para produção. Colaborar com engenheiros de ML para estabelecer verificações de validação, critérios de reversão, estratégias de canary, testes shadow e revisões de saúde de lançamento.
Liderar a resposta a incidentes de ML
- Ser responsável pelas práticas de resposta a incidentes para sistemas de ML, incluindo manuais de reversão, estratégias de hotfix, definições de severidade, estruturas de trade-off, comunicações e post-mortems. Impulsionar o fechamento de lacunas sistêmicas após incidentes, em vez de apenas resolver o problema imediato.
Colaborar entre Plataforma de ML, Dados e ML
- Colaborar com DevOps/Plataforma nas necessidades de infraestrutura e observabilidade; com Engenharia de Dados na qualidade, desvio e frescor dos dados; e com Engenharia de ML para incorporar requisitos operacionais nos fluxos de trabalho de desenvolvimento e implantação.
Estabelecer padrões e mentorar outros
- Atuar como líder técnico para operações de ML: estabelecer padrões reutilizáveis, manuais e normas, e mentorar engenheiros sobre confiabilidade, observabilidade e rigor operacional.
Qualificações Básicas
- 5+ anos de experiência em engenharia de machine learning, plataforma de ML, ML aplicado, MLOps, plataforma de dados, engenharia de confiabilidade ou uma função técnica relacionada.
- Experiência comprovada operando sistemas de ML em produção, incluindo monitoramento, implantação, resposta a incidentes, validação de modelos, qualidade de dados ou responsabilidade por confiabilidade.
- Experiência liderando iniciativas técnicas entre várias equipes de engenharia, especialmente onde o sucesso exigiu influenciar a arquitetura, ferramentas, padrões ou adoção.
- Experiência prática com registros de modelos, feature stores, sistemas de metadados de ML, monitoramento de produção, pipelines de implantação de modelos ou plataformas de observabilidade de ML.
- Sólido conhecimento de sistemas de ML de ponta a ponta, incluindo dados de treinamento, atributos, artefatos de modelo, validação offline, serviço online, métricas pós-implantação e medição de resultados de negócios.
- Capacidade de raciocinar sobre modos de falha operacional de ML: atributos obsoletos, desvio de distribuição, distorção entre treinamento e serviço, rótulos atrasados e lacunas de métricas offline-online.
- Sólidas habilidades em SQL e conforto ao investigar qualidade de dados, distribuições de atributos, saídas de modelos, comportamento de pipeline e anomalias de produção.
- Histórico de colaboração multifuncional com Engenharia de Plataforma, Dados e ML para entregar capacidades operacionais de nível de produção.
- Sólidas habilidades de comunicação escrita e verbal, incluindo a capacidade de explicar a saúde do sistema de ML, riscos, incidentes e trade-offs para partes interessadas técnicas e não técnicas.
Qualificações Adicionais
- Experiência operando sistemas de ML de recomendação, personalização, ranqueamento, busca, anúncios, descoberta de conteúdo ou marketplace em escala.
- Experiência com sistemas de serviço de modelos em tempo real ou quase tempo real.
- Experiência com feature stores, registros de modelos, armazenamentos de metadados, rastreamento de experimentos, ferramentas de qualidade de dados, sistemas de linhagem ou plataformas de observabilidade.
- Experiência projetando portões de validação automatizados, implantações canary, estratégias de reversão, implantações shadow ou fluxos de trabalho de entrega progressiva para sistemas de ML.
- Experiência com testes A/B, diretrizes de experimentos, avaliação contrafactual ou alinhamento de métricas offline-para-online.
- Experiência com ambientes de produção nativos em nuvem, pipelines de dados distribuídos, estruturas de orquestração ou sistemas de streaming.
- Experiência liderando revisões de incidentes, post-mortems, programas de confiabilidade ou iniciativas de excelência operacional.
- Experiência definindo padrões, manuais ou estruturas de governança para sistemas de ML em produção.
Paramount Streaming, uma divisão dentro da Paramount Global, é o lar dos serviços diretos ao consumidor da empresa, abrangendo opções gratuitas e pagas na forma de Pluto TV e Paramount+. A Pluto TV é líder global em TV gratuita suportada por anúncios, entregando mais de 1,400 canais globais e uma extensa biblioteca de conteúdo de streaming, incluindo canais ao vivo e originais. O Paramount+, serviço de vídeo sob demanda por assinatura digital e streaming ao vivo, combina esportes ao vivo, notícias de última hora e A Mountain of Entertainment™. O Paramount+ apresenta uma vasta biblioteca de séries originais, programas de sucesso e filmes populares de todos os gêneros de marcas e estúdios de produção mundialmente renomados, incluindo SHOWTIME®.
INFORMAÇÕES ADICIONAIS
Faixa Salarial de Contratação: $156,800.00 - 235,200.00.
A faixa salarial de contratação para esta posição aplica-se a Nova York, Califórnia, Colorado, estado de Washington e a maioria das outras geografias. O pagamento inicial para o candidato selecionado depende de uma variedade de fatores relacionados ao trabalho, incluindo, mas não se limitando a, localização geográfica, demandas de mercado, experiência, treinamento e educação. Os benefícios disponíveis para esta posição incluem plano médico, odontológico, oftalmológico, plano 401(k), cobertura de seguro de vida, benefícios por invalidez, programa de assistência educacional e PTO ou, se aplicável, conforme ditado pelo Acordo Coletivo de Trabalho apropriado. Esta posição é elegível para bônus.
A Skydance é um empregador que oferece igualdade de oportunidades (EOE)
Acolhemos a oportunidade de construir uma força de trabalho que reflita uma ampla gama de perspectivas, origens e experiências. Ser um empregador que oferece igualdade de oportunidades significa que levamos a sério nossa responsabilidade de considerar candidatos qualificados com base no mérito. Em conformidade com as leis do país ou região em que a função é baseada, isso inclui a consideração sem distinção de raça, cor, etnia, origem nacional, status de cidadania, religião ou crença, sexo, gênero, identidade ou expressão de gênero, orientação sexual, idade, estado civil, gravidez, paternidade, deficiência física ou mental, informações genéticas, status militar ou de veterano protegido, status sindical ou qualquer outra categoria protegida pela lei aplicável.
Se você é uma pessoa qualificada com deficiência, pode solicitar uma acomodação razoável durante o processo de candidatura e/ou recrutamento. Você pode solicitar acomodações razoáveis ligando para 212.846.5500 ou enviando um e-mail para [email protected]. Apenas mensagens deixadas para este propósito serão respondidas.
O que oferecemos
- Remuneração atrativa e pacotes de benefícios abrangentes. Confira nossa lista completa de benefícios aqui skydance.com/careers/benefits.
- Licença remunerada generosa.
- Assinaturas gratuitas do HBO Max, Paramount+ e outros serviços de streaming e produtos de notícias digitais da Skydance.
- Oportunidades robustas de engajamento dos funcionários, incluindo acesso a exibições e eventos exclusivos, séries de palestrantes, atividades voluntárias e muito mais.
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