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Senior Solutions Consultant (Pre-Sales) I
Nielsen · 📍 Hybrid | New York, NEW YORK · 🕒 vor 1 Tagen
📊 Senior
N
Senior Member Technical Staff
Auf einen Blick
Senior Technical Leader bei Nielsen für KI/ML-Produktentwicklung und Team Leadership.
💰 ~$120.000–180.000/Jahr (geschätzt)
📊 Senior
🕒 Vollzeit
🌍 Vor Ort
🗺️ APAC
- 4-6 Jahre ML Product Development & Team Leadership
- Python & Deep Learning Frameworks
- Big Data Technologies
- LLM Production Experience
Gehalt geschätzt anhand Senior ML/AI technical leader with team management in APAC (India). Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- ML Engineers mit Leadership-Ambitionen
- Data Scientists mit Team-Erfahrung
- AI Architects
🚫 Weniger geeignet
- Individual Contributor ML Engineers
- Non-Leadership-orientierte Profis
💡 Gut zu wissen
- Team Leadership ist zentraler Aspekt
- Onsite in Bengaluru (kein Remote)
- LLM Production ist neue/kritische Fähigkeit
Über das Unternehmen
Nielsen ist ein globales Medien- und Entertainment-Datenunternehmen mit 139.000+ Mitarbeitern. Gracenote ist die Content-Business-Unit, die Metadaten für Streaming, Cable und Entertainment-Plattformen weltweit liefert.
Deine Aufgaben
- Leiten Sie Design, Entwicklung und Implementierung von KI/ML-basierter Lösungen
- Übernehmen Sie End-to-End Ownership von KI/ML-Modulen, von Datenverarbeitung bis Deployment
- Liefern Sie Technische Leadership zu Data Scientist Teams
- Führen Sie Cutting-Edge Research in Machine Learning, Deep Learning und KI durch
- Evaluieren und fine-tunen Sie Models für Performance Requirements
- Leiten Sie die Implementierung und Optimierung von LLM-basierten Lösungen
Deine Voraussetzungen
- 4-6 Jahre Data Science und KI/ML Product Development mit Team Leadership
- Expertise in Machine Learning Algorithms, Deep Learning Models, NLP und Anomaly Detection
- Starkes Verständnis von Model Lifecycle Management
- Hands-on Python Proficiency mit TensorFlow, Keras, PyTorch
- SQL und NoSQL Datenbanken mit ElasticSearch Experience
- Big Data Frameworks (Spark, Storm, Databricks, Kafka)
- Container Technologies (Docker) und Orchestration (Kubernetes, ECS, EKS)