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The Walt Disney Company
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Sponsor für H1B-VisumGastgewerbeLebensmittel und GetränkeReisen
The Walt Disney Company ist ein global tätiges Unterhaltungsunternehmen, dessen Geschäft auf Geschichten, Figuren und Besuchererlebnissen aufbaut. Die Aktivitäten umfassen Themenparks und Resorts, Mediennetzwerke, Filmstudios und interaktive Medien. Die Produkte und Erlebnisse erreichen weltweit Menschen über verschiedene Plattformen und Geräte. Disney wurde 1923 gegründet und vereint eine große internationale Belegschaft aus den Bereichen Unterhaltung, Gastgewerbe, Reisen sowie Speisen und Getränke. Gleichzeitig legt das Unternehmen bei der Verarbeitung von Verbraucherdaten Wert auf Datenschutz, Transparenz und Compliance.
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Stellen im Unternehmen

Manager für Machine-Learning-Engineering, Werbeplattformen (Seattle, Hybrid)

Leiten Sie Machine-Learning- und KI-Engineering-Teams bei The Walt Disney Company. Entwickeln Sie skalierbare Werbemodelle, produktive ML-Pipelines und LLM-Systeme für Disneys Medienplattformen.

USVereinigte StaatenCAKalifornienWAWashington
171.600 $ – 241.000 $ / Jahr
HybridVollzeitSeniorLeadErforderliche Sprache: EnglischMachine-Learning-Ingenieur
CloudJavaPythonPyTorchTensorFlowVerteilte Systeme

Beschreibung

  • Leitung und Betreuung von Data-Science-, Machine-Learning- und KI-Engineering-Teams
  • Entwicklung skalierbarer Lösungen durch geeignete Modellarchitekturen und Algorithmusauswahl
  • Weiterentwicklung von Systemen für saubere, skalierbare und entkoppelte Implementierungen
  • Festlegung von Standards für Modellentwicklung, Codequalität, Tests und Dokumentation
  • Festlegung der strategischen Ausrichtung von Machine-Learning-Initiativen mit Produkt- und Engineering-Partnern
  • Verantwortung für den gesamten ML-Lebenszyklus von der Datenerfassung und Modellentwicklung bis zur Bereitstellung und Modellierung
  • Förderung von Innovationen durch die Bewertung neuer Machine-Learning-Methoden, Tools und Technologien
  • Präsentation von Strategien, Fortschritten und Ergebnissen gegenüber Führungskräften und funktionsübergreifenden Stakeholdern
  • Verankerung von Grundsätzen für verantwortungsvolle KI in den Bereichen Fairness, Erklärbarkeit, Datenschutz und ethische Compliance
  • Aufbau organisatorischer Partnerschaften zur Identifizierung und Priorisierung wirkungsvoller Machine-Learning-Möglichkeiten
  • Teilnahme an Bereitschaftsdiensten zur Unterstützung von ML- und KI-Lösungen

Anforderungen

  • Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik, Statistik oder einem verwandten Fachgebiet
  • Mindestens 8 Jahre einschlägige Berufserfahrung
  • Mindestens zwei bis drei Jahre Erfahrung in der Führung von Mitarbeitenden oder in technischer Leitung
  • Fähigkeit, geschäftliche Herausforderungen in skalierbare Lösungen für Machine Learning und generative KI zu übersetzen
  • Fundierte Kenntnisse in Machine Learning, Deep Learning und statistischer Modellierung
  • Erfahrung in der Konzeption, Entwicklung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen und -Systemen im Produktionsmaßstab
  • Erfahrung im Betrieb von ML- und generativen KI-Systemen in großem Maßstab mit Cloud-Plattformen und MLOps-Verfahren
  • Fortgeschrittene Programmierkenntnisse in Python, Java oder einer vergleichbaren Sprache
  • Praktische Erfahrung mit Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, JAX oder Hugging Face
  • Erfahrung in der Entwicklung, Feinabstimmung, Bewertung und Bereitstellung von LLM-Anwendungen, einschließlich RAG, Prompt Engineering und Modelloptimierung
  • Nachweisliche Erfolge bei der Leitung globaler Teams und der Zusammenarbeit über Organisationsgrenzen hinweg
  • Erfahrung im Bereich Werbetechnologie ist von Vorteil
  • Erfahrung mit groß angelegter Datenverarbeitung und verteilten Systemen ist von Vorteil
  • Vertrautheit mit Cloud-Plattformen und MLOps-Pipelines ist von Vorteil
  • Nachweisliche Innovationen und Beiträge zur Machine-Learning- oder KI-Community sind von Vorteil

Zusatzleistungen

  • Medizinische, finanzielle und weitere Leistungen können verfügbar sein
  • Boni und/oder langfristige Anreizeinheiten können angeboten werden
  • Überwiegend Arbeit vor Ort mit gelegentlicher Arbeit von zu Hause

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