Senior Machine Learning Engineer

Warner Music Inc.
Vollzeit
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remote-job.net Job-Zusammenfassung:
💶 Gehalt: keine Angabe
⏰ Wöchentliche Arbeitszeit: Vollzeit
🔍 Empfohlene Erfahrung: Senior
🎓 Empfohlene Ausbildung: Bachelor in einem quantitativen Fachgebiet
📋 Hauptaufgaben:
  • Verständnis der geschäftlichen Probleme entwickeln.
  • Modelle für maschinelles Lernen definieren und verbessern.
  • Systeme für das Modelltraining entwerfen und implementieren.
✅ Hauptvoraussetzungen:
  • 9+ Jahre Erfahrung im Bereich ML.
  • Ausgezeichnete Programmierfähigkeiten.
  • Erfahrung mit LLMs und KI-Techniken.
🏭 Branche: Musik

Über das Unternehmen

Die Warner Music Group ist ein globales Kollektiv aus Musikmachern und Musikliebhabern, Technologieinnovatoren und inspirierten Unternehmern, kreativen Veränderern und leidenschaftlichen Teammitgliedern. Hier verwandeln wir Träume in Ruhm und Publikum in Fans. Wir werden von drei grundlegenden Werten geleitet, die alles, was wir in unseren vielfältigen Geschäften 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 treibt Innovation an, und Innovation ist der Schlüssel zu unserer Zukunft.

Zusammenarbeit: Musik zu machen und sie in die Welt zu bringen, dreht sich um die Kraft der Originalität, die durch Teamarbeit verstärkt wird. Eine großartige Idee, wie ein großartiger Song, reist global. Wir entfachen Leidenschaften und bauen Verbindungen in 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 verpflichtet, den Glauben zu bewahren, mit Integrität zu handeln und unsere Versprechen einzuhalten.

Die Technologie ist ein entscheidender Teil unseres Geschäfts. Sei es, neue Künstler zu verpflichten; sicherzustellen, dass wir die richtigen Daten an Spotify, YouTube und andere digitale Dienstanbieter liefern; oder Künstlern zu helfen, die neuesten KI-Tools zu nutzen und fundierte Entscheidungen mit datengestützten Einblicken zu treffen – Technologie spielt eine unschätzbare Rolle für unseren Erfolg. Das Engineering-Team der 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 aktiv jeden wertschätzt, anerkennt und respektiert. Wir ermutigen Bewerbungen von Menschen mit unterschiedlichsten Hintergründen und Erfahrungen.

Erwägen Sie eine Karriere bei WMG und genießen Sie das Beste aus beiden Welten – ein innovatives globales Musikunternehmen, das den kreativen Geist eines agilen Unabhängigen bewahrt.


Aufgaben
  • Entwicklung eines umfassenden Verständnisses der geschäftlichen Probleme, die wir zu lösen versuchen.
  • Zusammen mit der technischen Leitung und den Datenwissenschaftlern die geschäftlichen Probleme identifizieren, die für maschinelles Lernen geeignet sind, und dann Modelle für diese Lösungen von Anfang bis Ende besitzen: definieren, entwerfen, trainieren, bewerten, starten, warten, verbessern.
  • Zusammen mit der technischen Leitung und den Datenwissenschaftlern die Systeme identifizieren, die wir benötigen, um unser Modelltraining, Iteration und Bereitstellung zu skalieren, und dann diese Systeme entwerfen, implementieren und starten.
  • Sicherstellen, dass wir Modellierungsversuche und -starts mit maximaler Effizienz, Qualität, Zuverlässigkeit und Wiederholbarkeit in einer groß angelegten Umgebung mit mehr als 2 TB eingehenden Daten pro Tag und einem Gesamtbestand von über 20 PB durchführen können.
  • Junior MLEs und Datenwissenschaftler betreuen.
  • Eng mit funktionsübergreifenden Partnern zusammenarbeiten, um Projektziele und -ergebnisse zu definieren.

Voraussetzungen
  • 9+ Jahre praktische Erfahrung im Aufbau skalierter ML-Systeme, im Training großer ML-Modelle oder gleichwertige Erfahrung.
  • Ausgezeichnete Programmier- und Systemdesignfähigkeiten. Starke praktische ML-Kenntnisse, fundierte Kenntnisse der ML-Theorie und wie sie die Modellierungsentscheidungen beeinflusst.
  • Erfahrung in der praktischen Anwendung von LLMs und anderen KI-Techniken.
  • Hohe Eigenverantwortung und der Antrieb, in einem schnelllebigen, sich entwickelnden, 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.
  • Ein Bachelor-Abschluss oder höher in einem quantitativen Fachgebiet.