Lead Machine Learning Engineer

remote-job.net Job-Zusammenfassung:

💶 Gehalt:	keine Angabe
⏰ Wöchentliche Arbeitszeit:	Vollzeit
🔍 Empfohlene Erfahrung:	Senior
🎓 Empfohlene Ausbildung:	Bachelor in einem quantitativen Bereich
📋 Hauptaufgaben:	Entwicklung eines starken Verständnisses für geschäftliche Probleme. Identifizierung von Problemen, die maschinelles Lernen erfordern. Mentoring von weniger erfahrenen Mitarbeitern.
✅ Hauptvoraussetzungen:	Über 9 Jahre Erfahrung im ML-Bereich. Ausgezeichnete Programmierkenntnisse. Erfahrung mit Cloud-Plattformen.
🏭 Branche:	keine Angabe

Über das Unternehmen

Die Warner Music Group ist ein globales Kollektiv aus Musikschaffenden und Musikliebhabern, Technologie-Innovatoren und inspirierten Unternehmern, kreativen Veränderern und leidenschaftlichen Teammitgliedern. Hier verwandeln wir Träume in Ruhm und Publikum in Fans.

Wir sind von drei Kernwerten geleitet, die alles, was wir in unseren verschiedenen Geschäftsbereichen tun, untermauern:

• Neugier: Wir leisten unsere beste Arbeit, wenn wir in die Kultur eintauchen und Barrieren durchbrechen. Neugier ist die treibende Kraft hinter Kreativität und Einfallsreichtum. Sie befeuert Innovation, und Innovation ist der Schlüssel zu unserer Zukunft.

• Zusammenarbeit: Musik zu machen und sie der Welt zu präsentieren, dreht sich alles um die Kraft der Originalität, verstärkt durch Teamarbeit. Eine großartige Idee, wie ein großartiger Song, reist global. Wir entfachen Leidenschaften und bauen Verbindungen innerhalb unserer vielfältigen Gemeinschaft von Künstlern, Songwritern, Partnern und Fans.

• Engagement: Wir streben nach Exzellenz für unser Team und unser Talent. Alles in der Musik beginnt mit einem Sprung ins Unbekannte, und wir sind entschlossen, den Glauben zu bewahren, mit Integrität zu handeln und unsere Versprechen zu halten.

Die Technologie spielt eine der wichtigsten Rollen in unserem Geschäft. Ob es darum geht, neue Künstler zu gewinnen; sicherzustellen, dass wir die richtigen Daten an Spotify, YouTube und andere digitale Dienstleister liefern; oder Künstlern zu helfen, die neuesten KI-Tools zu nutzen und fundierte Entscheidungen mit datengestützten Erkenntnissen zu treffen – Technologie spielt eine unschätzbare Rolle für unseren Erfolg. Das Engineering-Team bei Warner Music Group macht all dies möglich.

WMG ist die Heimat einer Vielzahl von Künstlern, Musikern und Songwritern, die unseren Erfolg antreiben. Deshalb sind wir bestrebt, ein Arbeitsumfeld zu schaffen, das alle aktiv wertschätzt, anerkennt und respektiert. Wir ermutigen zu Bewerbungen von Menschen mit unterschiedlichsten Hintergründen und Erfahrungen.

Denken Sie über eine Karriere bei WMG nach und erleben Sie das Beste aus beiden Welten – ein innovatives globales Musikunternehmen, das den kreativen Geist eines flexiblen Independents bewahrt.

Aufgaben

• Starke Kenntnisse über die geschäftlichen Probleme entwickeln, die wir zu lösen versuchen.
• Zusammen mit der technischen Leitung und Datenwissenschaftlern geschäftliche Probleme identifizieren, die mit Machine-Learning-Lösungen angegangen werden können.
• Modelle für diese Lösungen von Anfang bis Ende betreuen: definieren, entwerfen, trainieren, bewerten, einführen, warten, verbessern.
• Zusammen mit der technischen Leitung und Datenwissenschaftlern die Systeme identifizieren, die benötigt werden, um unser Modelltraining, Iteration und Bereitstellungsfähigkeiten zu skalieren.
• Systeme entwerfen, implementieren und einführen, die maximale Effizienz, Qualität, Zuverlässigkeit und Wiederholbarkeit in einer großen Umgebung mit > 2TB eingehenden Daten pro Tag gewährleisten.
• Jüngere MLEs und Datenwissenschaftler betreuen.
• Eng mit interdisziplinären Partnern zusammenarbeiten, um Projektziele und Ergebnisse zu definieren.

Voraussetzungen

• Über 9 Jahre einschlägige praktische Erfahrung im Aufbau skalierter ML-Systeme oder im Training großer ML-Modelle.
• Ausgezeichnete Programmier- und Systemdesignfähigkeiten; starkes praktisches ML-Wissen und Kenntnisse über ML-Theorie.
• Erfahrung im Einsatz von LLMs und anderen KI-Techniken in praktischen Kontexten.
• Hohe Eigenverantwortung und der Antrieb, in einem sich schnell verändernden, unklaren Umfeld Wirkung zu erzielen.
• Fähigkeit zur engen Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern, Software-Ingenieuren und Produktmanagern.
• Starke Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, Roadmaps und ML-Strategien zu beeinflussen.
• Erfahrung mit Cloud-Computing-Diensten oder -Plattformen (vorzugsweise AWS).
• Erfahrung mit Snowflake und Databricks ist von Vorteil.
• Bachelor-Abschluss oder höher in einem quantitativen Bereich.