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The Walt Disney Company
The Walt Disney Company
Sponsor per visto H1BAlimenti e bevandeOspitalitàViaggi
The Walt Disney Company è un’azienda globale di intrattenimento fondata sul potere delle storie, dei personaggi e delle esperienze per gli ospiti. Le sue attività comprendono parchi tematici e resort, reti televisive e media, studi cinematografici e media interattivi, con prodotti ed esperienze che raggiungono il pubblico di tutto il mondo attraverso diverse piattaforme e dispositivi. Fondata nel 1923, Disney riunisce una vasta forza lavoro internazionale nei settori dell’intrattenimento, dell’ospitalità, dei viaggi e della ristorazione, mantenendo al contempo l’attenzione su privacy, trasparenza e conformità nella gestione dei dati dei consumatori.
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Offerte dell’azienda

Responsabile dell’ingegneria del Machine Learning, Piattaforme pubblicitarie (Ibrido a Seattle)

Guida i team di ingegneria del machine learning e dell’IA presso The Walt Disney Company. Sviluppa modelli pubblicitari scalabili, pipeline ML per la produzione e sistemi LLM per le piattaforme media Disney.

USStati UnitiCACaliforniaWAWashington
171.600 $ – 241.000 $ / anno
IbridoTempo pienoSeniorLeadLingua Richiesta: ingleseIngegnere del machine learning
CloudJavaPythonPyTorchSistemi distribuitiTensorFlow

Descrizione

  • Guidare e supportare i team di data science, machine learning e ingegneria dell’IA
  • Progettare soluzioni scalabili attraverso architetture efficaci dei modelli e la selezione degli algoritmi
  • Migliorare i sistemi per ottenere implementazioni pulite, scalabili e disaccoppiate
  • Stabilire standard per lo sviluppo dei modelli, la qualità del codice, i test e la documentazione
  • Definire la direzione strategica delle iniziative di machine learning con i partner di prodotto e ingegneria
  • Gestire l’intero ciclo di vita del ML, dalla raccolta dei dati e dallo sviluppo dei modelli fino al deployment e alla modellazione
  • Promuovere l’innovazione valutando nuovi metodi, strumenti e tecnologie di machine learning
  • Presentare strategie, progressi e risultati alla leadership e agli stakeholder interfunzionali
  • Integrare principi di IA responsabile che includano equità, spiegabilità, privacy e conformità etica
  • Creare partnership organizzative per far emergere e dare priorità a opportunità di machine learning ad alto impatto
  • Partecipare ai turni di reperibilità per supportare soluzioni di ML e IA

Requisiti

  • Laurea o master in informatica, ingegneria, matematica, statistica o disciplina affine
  • Almeno 8 anni di esperienza professionale pertinente
  • Due o tre anni o più di esperienza nella gestione delle persone o nella leadership tecnica
  • Capacità di trasformare le sfide aziendali in soluzioni scalabili di machine learning e IA generativa
  • Solida preparazione in machine learning, deep learning e modellazione statistica
  • Esperienza nella progettazione, nello sviluppo e nel deployment di modelli e sistemi di machine learning su scala produttiva
  • Esperienza nella gestione di sistemi di ML e IA generativa su larga scala con piattaforme cloud e pratiche MLOps
  • Competenze avanzate di programmazione in Python, Java o un linguaggio comparabile
  • Esperienza pratica con framework come TensorFlow, PyTorch, JAX o Hugging Face
  • Esperienza nella creazione, nel fine-tuning, nella valutazione e nel deployment di applicazioni con LLM, inclusi RAG, prompt engineering e ottimizzazione dei modelli
  • Successo dimostrato nella guida di team globali e nella collaborazione tra i confini organizzativi
  • È preferibile un’esperienza nel settore della tecnologia pubblicitaria
  • È preferibile un’esperienza nell’elaborazione di dati su larga scala e nei sistemi distribuiti
  • È preferibile la familiarità con piattaforme cloud e pipeline MLOps
  • È preferibile un percorso di innovazione e contributi alla comunità del machine learning o dell’IA

Benefit

  • Potrebbero essere disponibili benefit medici, finanziari e di altro tipo
  • Potrebbero essere offerti bonus e/o unità di incentivazione a lungo termine
  • Lavoro principalmente in presenza, con possibilità occasionale di lavorare da casa

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