Auf einen Blick
Senior ML Technical Leader bei Nielsen Gracenote für KI/ML-Produktentwicklung und Team Leadership.
💰 ~$120.000–180.000/Jahr (geschätzt)
📊 Senior
🕒 Vollzeit
🌍 Vor Ort
🗺️ APAC
- 4-6 Jahre ML Product Development mit Team Leadership
- Python & Deep Learning Frameworks
- Big Data Technologies
- LLM Production Exposure
Python
TensorFlow/Keras/PyTorch
Deep Learning
Gehalt geschätzt anhand Senior ML technical leader with team management in APAC (India). Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- ML Engineers mit Leadership Path
- Data Scientists mit Team Experience
- AI/ML Architects
🚫 Weniger geeignet
- Individual Contributor ML Engineers
- Non-Leadership-focused Profis
💡 Gut zu wissen
- Team Leadership ist zentral
- Onsite in Bengaluru (kein Remote)
- LLM Production Experience ist kritisch
Über das Unternehmen
Nielsen ist ein globales Medienunternehmen, das Audience Engagement Data liefert. Gracenote ist die Content Business Unit mit Metadaten und Streaming-Plattformen weltweit.
Deine Aufgaben
- Leiten Sie Design, Entwicklung und Implementierung von KI/ML-Lösungen über Product Lines
- Collaborieren Sie mit Product Managers und Architects, um Business Requirements in Data Science Problems zu übersetzen
- Übernehmen Sie End-to-End Ownership von KI/ML Modules von Data Processing zu 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
- Production Exposure zu Large Language Models (LLM)
Deine Voraussetzungen
- 4-6 Jahre Data Science und KI/ML Product Development mit Team Leadership
- Expertise in Machine Learning Algorithms, Deep Learning, NLP und Anomaly Detection
- Solid Understanding von Model Lifecycle Management
- Hands-on Python Proficiency mit TensorFlow, Keras, PyTorch
- Solid SQL und NoSQL Understanding, ElasticSearch Experience
- Big Data Frameworks: Spark, Storm, Databricks, Kafka
- Container Technologies: Docker und Orchestration (Kubernetes, ECS, EKS)
