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。
软件工程师 II，机器学习可观测性
为 Disney+、Hulu 和 ESPN 构建机器学习异常检测与可观测性系统。 开发生产级模型、遥测管道、推理服务和 AI 驱动的运维洞察。
描述
- 参与生产级异常检测模型的开发，包括用于监控数千个微服务的自编码器、统计阈值模型和集成系统。
- 使用 PyTorch 在 GPU 集群上开发并改进机器学习训练管道。
- 开发特征、训练模型、校准阈值，并通过 MLflow 部署模型。
- 利用窗口化、归一化和数据质量保障措施，从时间序列遥测数据中构建特征。
- 支持实时机器学习推理，包括模型服务、检测逻辑和告警生成。
- 使用 Claude 和 GPT-4 等基础模型开发 AI 能力。
- 创建并部署可扩展的 FastAPI 服务，用于机器学习预测、运行状况和洞察。
- 跨团队协作，将机器学习智能集成到事件响应和发布验证工作流中。
- 协助评估和重新训练模型，并调整阈值。
- 从设计到实现交付功能，参与模型设计和代码评审，并逐步承担生产级机器学习系统组件的更多职责。
任职要求
- 至少 3 年专业软件工程经验，曾构建、扩展和维护由机器学习驱动的后端、数据驱动型微服务，以及使用 FastAPI 或 Flask 构建的生产级 REST API。
- 具备机器学习工程全生命周期的实践经验，使用过 PyTorch 或 TensorFlow，包括选择模型架构、开发特征、训练和评估。
- 精通 Python，并熟练使用至少一种机器学习框架。
- 具备使用 MLflow 或 Weights & Biases 管理实验、模型谱系和超参数跟踪的经验。
- 具备使用 PySpark、Pandas 或 Databricks 处理、转换和查询大型遥测、事件或时间序列数据集的经验。
- 具备 GitHub、Docker 以及 AWS/EKS 等云原生部署经验。
- 具备出色的分析和故障排查能力。
- 具备良好的协作与沟通能力，包括跨团队工作的能力。
- 优先考虑具备基础模型集成、提示词设计与评估、RAG 架构，或 LangChain、LangGraph 使用经验者。
- 优先考虑具备 Datadog、Grafana 或 Conviva 等可观测性平台经验者。
- 优先考虑具备 Databricks、Spark 或 Snowflake 等大规模数据平台经验者。
- 拥有计算机科学、机器学习、统计学或工程学学士学位，或具备同等经验。
福利待遇
- 可能提供奖金和/或长期激励单位。
- 医疗福利。
- 财务福利。
- 其他福利取决于所提供的职级和职位。
- 工作以现场办公为主，偶尔可在家办公。
