华特迪士尼公司是一家以故事、角色和宾客体验为核心的全球娱乐企业。其业务涵盖主题乐园及度假区、媒体网络、电影制片厂和互动媒体，产品与体验通过全球各地的平台和设备触达受众。迪士尼成立于1923年，汇聚了来自娱乐、酒店、旅游以及餐饮等领域的大规模国际化员工队伍，同时重视消费者数据处理中的隐私、透明度与合规性。
高级机器学习工程师
为迪士尼商务技术业务构建并部署可扩展的机器学习模型、流水线和生产系统。 指导机器学习架构、MLOps 实践及各项工程计划中的技术工作。
描述
- 设计并开发机器学习模型、流水线和生产系统。
- 通过自身工作以及与其他工程师的协作，推进机器学习组件的发展。
- 创建符合规格要求的技术解决方案，并为未来的机器学习计划奠定方向。
- 运用新技术或现有技术交付机器学习项目并实现重大模型改进。
- 为所负责的机器学习组件、项目和模型增强功能制定规格要求。
- 审查并编写用于模型训练、评估和推理流水线的代码。
- 协助确定机器学习平台和数据基础设施的架构方向。
- 为项目设计机器学习组件并记录其规格要求。
- 构建并带领涵盖数据摄取到模型服务的工作流程。
- 与组织内的数据科学、数据工程和产品团队协调交付事项。
- 为所负责的机器学习项目制定系统规格。
- 为经验较少的机器学习工程师和数据科学家提供高级技术指导。
- 带领团队分析问题、调试模型并解决故障。
任职要求
- 至少五年相关经验，曾在生产环境中设计、训练并大规模部署机器学习模型。
- 具备 Python 经验，并熟悉 TensorFlow、PyTorch 或 scikit-learn 等机器学习框架。
- 深入理解监督式和非监督式学习、模型评估及特征工程。
- 精通 MLOps 实践，包括模型版本管理、实验跟踪、机器学习 CI/CD 和模型监控。
- 具备云端机器学习服务及基础设施经验，例如 AWS SageMaker、EC2 和 S3。
- 具备数据流水线和编排工具经验，例如 Airflow、Spark 和 Kafka。
- 熟悉数据库和存储技术，例如 DynamoDB、Redshift 和 NoSQL。
- 熟悉 Docker、Kubernetes 和容器化技术。
- 熟悉数据处理工具。
- 必须具备 Snowflake 使用经验。
- 具备大规模推荐系统、个性化、自然语言处理或计算机视觉经验。
- 具备实时机器学习推理和低延迟服务架构经验。
- 熟悉大型语言模型（LLM），并有将生成式人工智能集成到生产系统中的经验。
- 具备 Java 经验（包括 Spring Boot）者优先。
- 拥有计算机科学、统计学、数学或类似领域的学士学位，或具备相关工作经验。
福利待遇
- 薪酬方案可能包含奖金和／或长期激励单位。
- 医疗福利。
- 财务福利。
- 其他福利。