The Walt Disney Company to globalna firma z branży rozrywkowej, której działalność opiera się na opowiadaniu historii, postaciach i doświadczeniach gości. Jej działalność obejmuje parki tematyczne i kurorty, sieci medialne, studia filmowe oraz media interaktywne, a oferowane produkty i doświadczenia docierają do odbiorców na całym świecie za pośrednictwem różnych platform i urządzeń. Założona w 1923 roku firma Disney skupia liczną międzynarodową kadrę pracującą w sektorach rozrywki, hotelarstwa, turystyki oraz gastronomii, przywiązując dużą wagę do prywatności, przejrzystości i zgodności z przepisami dotyczącymi przetwarzania danych konsumentów.
Starszy inżynier uczenia maszynowego, Disney Commerce
Kieruj projektowaniem, trenowaniem, wdrażaniem i eksploatacją skalowalnych modeli oraz potoków uczenia maszynowego dla Disney Commerce. Wyznaczaj kierunek techniczny, rozwijaj praktyki MLOps i zarządzaj kompleksowymi procesami obsługi modeli.
Opis
- Projektować, rozwijać, trenować i wdrażać modele, potoki oraz systemy uczenia maszynowego o średnim i wysokim stopniu złożoności
- Odpowiadać za rozwój produkcyjnych modeli, potoków i systemów uczenia maszynowego
- Rozwijać komponenty uczenia maszynowego poprzez indywidualny wkład i współpracę z innymi inżynierami
- Tworzyć rozwiązania techniczne spełniające specyfikacje i wyznaczające kierunek przyszłych inicjatyw w zakresie uczenia maszynowego
- Dostarczać powierzone projekty uczenia maszynowego i znaczące ulepszenia modeli z użyciem istniejących lub nowych technologii
- Definiować specyfikacje przypisanych komponentów uczenia maszynowego, projektów i ulepszeń modeli
- Pisać i przeglądać kod potoków trenowania, oceny i wnioskowania modeli
- Współtworzyć architekturę platform uczenia maszynowego i infrastruktury danych
- Tworzyć i prowadzić kompletne przepływy pracy uczenia maszynowego — od pozyskiwania danych po obsługę modeli
- Koordynować rezultaty prac z zespołami analityki danych, inżynierii danych i produktu w całej organizacji
- Pełnić rolę starszego eksperta technicznego i doradcy dla mniej doświadczonych inżynierów uczenia maszynowego oraz analityków danych
- Pomagać członkom zespołu w analizie problemów, debugowaniu modeli i rozwiązywaniu usterek
Wymagania
- Co najmniej pięć lat odpowiedniego doświadczenia w projektowaniu, trenowaniu i wdrażaniu produkcyjnych modeli uczenia maszynowego na dużą skalę
- Biegła znajomość języka Python i frameworków uczenia maszynowego, takich jak TensorFlow, PyTorch lub scikit-learn
- Bardzo dobra znajomość podstaw uczenia maszynowego, w tym uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego, oceny modeli oraz inżynierii cech
- Szerokie doświadczenie w praktykach MLOps, takich jak wersjonowanie modeli, śledzenie eksperymentów, CI/CD dla uczenia maszynowego i monitorowanie modeli
- Doświadczenie z chmurowymi usługami i infrastrukturą uczenia maszynowego, w tym AWS SageMaker, EC2 i S3
- Doświadczenie w korzystaniu z technologii potoków danych i orkiestracji, takich jak Airflow, Spark i Kafka
- Znajomość DynamoDB, Redshift, NoSQL i powiązanych technologii przechowywania danych
- Znajomość konteneryzacji Docker i Kubernetes
- Znajomość narzędzi do przetwarzania danych
- Doświadczenie ze Snowflake jest wymagane
- Doświadczenie z wielkoskalowymi systemami rekomendacji, personalizacją, przetwarzaniem języka naturalnego lub widzeniem komputerowym
- Doświadczenie w projektowaniu systemów wnioskowania uczenia maszynowego w czasie rzeczywistym i architektur obsługi o niskich opóźnieniach
- Znajomość wdrażania dużych modeli językowych i generatywnej sztucznej inteligencji w systemach produkcyjnych
- Doświadczenie z językiem Java, w tym Spring Boot, będzie dodatkowym atutem
- Wykształcenie wyższe pierwszego stopnia w dziedzinie informatyki, statystyki, matematyki lub pokrewnej albo równoważne odpowiednie doświadczenie zawodowe
Benefity
- Pakiet wynagrodzenia może obejmować premię i/lub długoterminowe jednostki motywacyjne
- Świadczenia medyczne, finansowe i/lub inne