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The Walt Disney Company
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Patrocinador de visa H1BAlimentos y bebidasHosteleríaViajes
The Walt Disney Company es una empresa global de entretenimiento basada en la narración de historias, sus personajes y las experiencias que ofrece a sus visitantes. Sus operaciones abarcan parques temáticos y complejos turísticos, redes de medios, estudios cinematográficos y medios interactivos, con productos y experiencias que llegan a audiencias de todo el mundo a través de diversas plataformas y dispositivos. Fundada en 1923, Disney reúne a una amplia plantilla internacional en los sectores del entretenimiento, la hostelería, los viajes y la alimentación y las bebidas, y mantiene su compromiso con la privacidad, la transparencia y el cumplimiento normativo en el tratamiento de los datos de los consumidores.
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Empleos de la empresa

Ingeniero sénior de aprendizaje automático

Crea e implementa modelos, procesos y sistemas de aprendizaje automático escalables para el negocio de tecnología de Commerce de Disney. Guía la arquitectura de ML, las prácticas de MLOps y el trabajo técnico en distintas iniciativas de ingeniería.

USEstados UnidosCACaliforniaFLFloridaWAWashington
137.200 $ – 202.400 $ / año
HíbridoTiempo completoSeniorIdioma Obligatorio: inglésIngeniero de aprendizaje automático
AirflowAmazon RedshiftAWSDockerDynamoDBEC2JavaKafkaKubernetesNoSQLNubePythonPyTorchScikit-LearnSparkSpringSpring BootTensorFlow

Descripción

  • Diseña y desarrolla modelos, procesos y sistemas de producción de aprendizaje automático.
  • Mejora los componentes de ML mediante tu trabajo y la colaboración con otros ingenieros.
  • Crea soluciones técnicas que cumplan las especificaciones y definan futuras iniciativas de ML.
  • Entrega proyectos de ML y mejoras importantes de modelos con tecnologías nuevas o existentes.
  • Define las especificaciones de los componentes, proyectos y mejoras de modelos de ML que se te asignen.
  • Revisa y escribe código para procesos de entrenamiento, evaluación e inferencia de modelos.
  • Contribuye a definir la dirección arquitectónica de las plataformas de ML y la infraestructura de datos.
  • Diseña componentes de ML para proyectos y documenta sus especificaciones.
  • Crea y lidera procesos que abarquen desde la ingesta de datos hasta el servicio de modelos.
  • Coordina entregas con los equipos de ciencia de datos, ingeniería de datos y producto de toda la organización.
  • Desarrolla especificaciones de sistemas para los proyectos de ML asignados.
  • Ofrece orientación técnica sénior a ingenieros de ML y científicos de datos con menos experiencia.
  • Lidera equipos en el análisis de problemas, la depuración de modelos y la resolución de incidencias.

Requisitos

  • Al menos cinco años de experiencia relevante en el diseño, entrenamiento e implementación de modelos de aprendizaje automático a escala en producción.
  • Experiencia con Python y marcos de ML como TensorFlow, PyTorch o scikit-learn.
  • Sólido conocimiento del aprendizaje supervisado y no supervisado, la evaluación de modelos y la ingeniería de características.
  • Dominio de las prácticas de MLOps, incluido el versionado de modelos, el seguimiento de experimentos, CI/CD para ML y la supervisión de modelos.
  • Experiencia con servicios e infraestructura de ML en la nube, como AWS SageMaker, EC2 y S3.
  • Experiencia con herramientas de procesos de datos y orquestación, como Airflow, Spark y Kafka.
  • Familiaridad con bases de datos y tecnologías de almacenamiento como DynamoDB, Redshift y NoSQL.
  • Familiaridad con Docker, Kubernetes y la contenerización.
  • Familiaridad con herramientas de manipulación de datos.
  • Se requiere experiencia con Snowflake.
  • Experiencia con sistemas de recomendación a gran escala, personalización, PLN o visión artificial.
  • Experiencia con inferencia de ML en tiempo real y arquitecturas de servicio de baja latencia.
  • Familiaridad con los LLM y la integración de IA generativa en sistemas de producción.
  • Se valorará la experiencia con Java, incluido Spring Boot.
  • Título universitario en Informática, Estadística, Matemáticas o un campo similar, o experiencia laboral relacionada.

Beneficios

  • El paquete de compensación puede incluir una bonificación o unidades de incentivos a largo plazo, o ambas.
  • Prestaciones médicas.
  • Prestaciones financieras.
  • Otras prestaciones.

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