Científico de datos Hybrid - US

Científico de datos

Tiempo completo • Hybrid - US
Científico de datos (NYC, LA, SF o Seattle)
Rol híbrido in situ: 3 días a la semana
 
Estamos buscando un científico de datos senior altamente motivado y talentoso para unirse a nuestro equipo de expertos en el desarrollo y mantenimiento de algoritmos de recomendación y personalización para el conjunto de aplicaciones de transmisión de video de Disney Streaming. Como miembro de nuestro equipo, desempeñará un papel fundamental en la configuración del futuro de nuestros servicios de transmisión mediante la aplicación de métodos de aprendizaje automático de última generación para cumplir con los objetivos estratégicos de personalización de productos.
 
• Desarrollo y mantenimiento de algoritmos:
Utilizar técnicas de aprendizaje automático de vanguardia para desarrollar y mejorar algoritmos para sistemas de personalización, recomendación y predictivos.
o Asumir la responsabilidad de mantener y optimizar los algoritmos implementados en entornos de producción.
o Servir como persona de contacto para explicar las metodologías a los equipos técnicos y no técnicos, fomentando una comunicación clara.
• Análisis y optimización de algoritmos:
o Realizar un análisis en profundidad de las interacciones de los usuarios dentro de nuestras aplicaciones y perfiles de usuario para impulsar mejoras en las métricas clave de personalización.
o Colaborar con científicos e ingenieros de datos para refinar algoritmos y mejorar su rendimiento continuamente.
• Desarrollo MVP:
Innovar y desarrollar productos de aprendizaje automático que puedan usarse para nuevas características de producción o mediante algoritmos de producción posteriores.
o Trabajar en estrecha colaboración con equipos multifuncionales para crear prototipos y poner en práctica soluciones de personalización.
• Mejores prácticas de desarrollo:
o Mantener y establecer las mejores prácticas para el desarrollo, prueba e implementación de algoritmos, asegurando código de alta calidad y procesos eficientes.
• Colaboración con partes interesadas del producto y del negocio:
o Identificar y definir nuevas oportunidades de personalización colaborando con las partes interesadas del producto y del negocio.
o Colaborar con otros equipos de datos para mejorar la recopilación de datos, la experimentación y los métodos de análisis.
 
Calificaciones requeridas:
• 7+ años de experiencia analítica
• 5+ años de experiencia desarrollando modelos de aprendizaje automático y realizando análisis de datos con Python y marcos de desarrollo de modelos basados en tensores (por ejemplo, PyTorch, Tensorflow)
• 5+ años escribiendo código escalable a nivel de producción (por ejemplo, Python, Scala)
• 5+ años de experiencia desarrollando algoritmos para despliegue en sistemas de producción
• Comprensión profunda del aprendizaje automático moderno (por ejemplo, métodos de aprendizaje profundo), modelos y sus fundamentos matemáticos para motores de recomendación
• Comprensión profunda de lo último en técnicas de procesamiento de lenguaje natural y modelos contextualizados de incrustación de palabras
• Experiencia en la implementación y mantenimiento de canalizaciones (AWS, Docker, Airflow) y en la ingeniería de soluciones de big data utilizando tecnologías como Databricks, S3 y Spark
• Familiaridad con herramientas de exploración y visualización de datos como Tableau, Looker, etc.
• Comprensión de conceptos estadísticos (por ejemplo, pruebas de hipótesis, análisis de regresión)
• Capacidad para medir la complejidad de los problemas de aprendizaje automático y la voluntad de ejecutar enfoques simples para soluciones rápidas y efectivas según corresponda
• Fuertes habilidades de comunicación escrita y verbal
• Capacidad para explicar cómo se utilizan los modelos y los algoritmos se comportan tanto para audiencias técnicas como no técnicas
 
Calificaciones preferidas adicionales:
• MS o PhD en ciencias de la computación, ciencia de datos, estadística, matemáticas o campo cuantitativo relacionado
• Experiencia de producción con el desarrollo de algoritmos de recomendación de contenido a escala
• Experiencia en la creación e implementación de canalizaciones de ML de pila completa: extracción de datos, minería de datos, entrenamiento de modelos, desarrollo de características, pruebas e implementación.
• Experiencia con flujos de trabajo de datos basados en gráficos como Apache Airflow
• Experiencia en la ingeniería de soluciones de big data utilizando tecnologías como EMR, S3, Spark, Databricks
• Familiarizado con la gestión de metadatos, el linaje de datos y los principios de gobierno de datos
• Experiencia cargando y consultando bases de datos alojadas en la nube, como Snowflake
• Familiaridad con la implementación automatizada, la infraestructura de AWS, Docker o contenedores similares

Opciones flexibles de trabajo desde casa disponibles.

Compensación: $140,000.00 - $160,000.00 por año




(si ya tienes un currículum en Indeed)

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