Ingeniero/a de Machine Learning Sénior, Superficies de Inicio Staff Machine Learning Engineer, Home Surfaces
- Remoto (EE. UU.)
- $227,495 – $324,993 por año
- Tiempo completo
- Publicado hace 12 horas
Se postulará en el sitio web original.
Sobre este empleo
El equipo de Personalización hace que decidir qué escuchar a continuación sea más fácil y agradable para cada oyente. Desde Blend hasta Discover Weekly, estamos detrás de algunas de las funciones más queridas de Spotify. Las creamos al comprender el mundo de la música y los pódcasts mejor que nadie. Únete a nosotros y ayudarás a que millones de usuarios sigan escuchando mediante excelentes recomendaciones para cada uno de ellos.
Surfaces Moments es un equipo de ML dentro de la misión de Personalización que se enfoca en crear experiencias basadas en momentos en distintas superficies de Spotify. El equipo es responsable de desarrollar y mejorar las experiencias que ayudan a los oyentes a conectarse rápidamente con el contenido que más les importa, incluida la experiencia Home Shortcuts y la inteligencia que la impulsa. Al combinar aprendizaje automático de vanguardia, sistemas de recomendación y pensamiento orientado al producto, el equipo ofrece experiencias altamente relevantes y personalizadas a millones de oyentes en todo el mundo.
Como Ingeniero/a de Machine Learning Sénior, ayudarás a definir el futuro del descubrimiento personalizado y la interacción en Spotify. Trabajarás en la intersección de los sistemas de recomendación, los modelos de lenguaje grandes y la infraestructura de aprendizaje automático a escala de producción para crear experiencias que deleiten a los usuarios y generen un impacto significativo. Este puesto es ideal para alguien que disfruta llevar modelos de la investigación a la producción, definir la dirección técnica en áreas problemáticas ambiguas y resolver desafíos complejos de personalización a escala global.
Qué harás
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Ser responsable de los modelos y sistemas de aprendizaje automático que impulsan el feed de Inicio, incluida la experiencia Shortcuts, y mejorarlos.
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Diseñar, crear y lanzar recomendaciones personalizadas para millones de oyentes de Spotify en todo el mundo.
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Crear sistemas de recomendación de contenido para experiencias de usuario emergentes basadas en agentes y en inteligencia artificial.
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Entrenar, ajustar, evaluar y optimizar modelos de lenguaje grandes mediante técnicas como el ajuste fino supervisado (SFT), la destilación y los enfoques de entrenamiento eficientes en parámetros.
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Colaborar estrechamente con gerentes de producto, ingenieros, científicos de datos y diseñadores para definir y llevar a cabo estrategias de experimentación.
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Liderar pruebas A/B, monitoreo, evaluación de modelos y optimización continua de la calidad, confiabilidad y eficiencia de costos de las recomendaciones.
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Mejorar las capacidades de la plataforma de ML, las canalizaciones de datos y los sistemas de producción que respaldan la personalización a la escala de Spotify.
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Definir la dirección técnica en áreas problemáticas ambiguas y contribuir a la arquitectura a largo plazo de los sistemas de personalización.
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Guiar y apoyar a otros ingenieros de aprendizaje automático, ayudando a elevar el nivel de todo el equipo.
Quién eres
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Tienes más de 8 años de experiencia creando e implementando sistemas de aprendizaje automático en entornos de producción.
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Tienes amplia experiencia en sistemas de recomendación, modelos de clasificación, personalización o plataformas de descubrimiento de contenido a gran escala.
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Tienes un sólido dominio de Python y experiencia práctica creando sistemas de aprendizaje automático con PyTorch.
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Tienes experiencia con técnicas de entrenamiento, ajuste fino, evaluación y optimización de modelos de lenguaje grandes, incluidas SFT, destilación y LoRA.
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Has trabajado con sistemas de inferencia a gran escala y comprendes los desafíos relacionados con la latencia, la confiabilidad y la optimización de costos.
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Te importa profundamente crear experiencias de usuario de alta calidad mediante la aplicación cuidadosa del aprendizaje automático.
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Te comunicas eficazmente con públicos técnicos y no técnicos, e influyes en las decisiones técnicas más allá de tu equipo inmediato.
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Sabes diseñar, realizar e interpretar experimentos en línea y pruebas A/B para mejorar los resultados de los usuarios.
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Tienes experiencia operando cargas de trabajo de aprendizaje automático distribuido con tecnologías como Ray, FSDP, HSDP u otros marcos similares.
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Tienes experiencia creando y manteniendo canalizaciones de datos y flujos de trabajo de orquestación con tecnologías como Flyte, Airflow, BigQuery y plataformas de almacenamiento en la nube.
Ubicación
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Te ofrecemos flexibilidad para trabajar desde donde mejor te desempeñes. Para este puesto, puedes estar en la región de Norteamérica, siempre que tengamos una ubicación de trabajo allí.
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Este equipo trabaja dentro de la zona horaria del Este para colaborar.
Compensación
Información adicional
El rango salarial base en Estados Unidos para este puesto es de $227,495- $324,993, más participación accionaria. Los beneficios disponibles para este puesto incluyen seguro médico, seis meses de licencia parental remunerada, plan de jubilación 401(k), asignación mensual para comidas, 23 días libres remunerados, 13 días feriados flexibles remunerados y licencia por enfermedad remunerada. Estos rangos podrían modificarse en el futuro.
Spotify es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. En Spotify, eres bienvenido/a tal como eres, sin importar de dónde vengas, cómo te veas o qué escuches con tus audífonos. Nuestra plataforma es para todos, y nuestro lugar de trabajo también. Cuantas más voces estén representadas y amplificadas en nuestra empresa, más prosperaremos, contribuiremos y pensaremos con visión de futuro. Así que comparte con nosotros tu experiencia personal, tus perspectivas y tus antecedentes. En nuestras diferencias encontraremos la fuerza para seguir revolucionando la forma en que el mundo escucha.
En Spotify, nos apasiona la inclusión y nos aseguramos de que todo nuestro proceso de contratación sea accesible para todos. Contamos con opciones para solicitar adaptaciones razonables durante el proceso de entrevistas y ayudarte con lo que necesites. Si necesitas adaptaciones en cualquier etapa del proceso de solicitud o entrevista, avísanos; estamos aquí para brindarte el apoyo que podamos.
Anuncio original en inglés
The Personalization team makes deciding what to play next easier and more enjoyable for every listener. From Blend to Discover Weekly, we're behind some of Spotify's most-loved features. We built them by understanding the world of music and podcasts better than anyone else. Join us and you'll keep millions of users listening by making great recommendations to each and every one of them.
Surfaces Moments is a ML team within the Personalization Mission focused on creating moment-based experiences across Spotify surfaces. The team owns and evolves the experiences that help listeners quickly connect with the content that matters most to them, including the Home Shortcuts experience and the underlying intelligence that powers it. By combining cutting-edge machine learning, recommendation systems, and product thinking, the team delivers highly relevant, personalized experiences to millions of listeners around the world.
As a Staff Machine Learning Engineer, you will help shape the future of personalized discovery and engagement at Spotify. You'll work at the intersection of recommendation systems, large language models, and production-scale machine learning infrastructure to build experiences that delight users and drive meaningful impact. This role is ideal for someone who enjoys taking models from research to production, driving technical direction in ambiguous problem spaces, and solving complex personalization challenges at global scale.
What You'll Do
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Own and improve the machine learning models and systems that power the Home feed, including the Shortcuts experience.
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Design, build, and ship personalized recommendations that serve millions of Spotify listeners globally.
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Build content recommendation systems for emerging agentic and AI-powered user experiences.
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Train, fine-tune, evaluate, and optimize large language models using techniques such as supervised fine-tuning (SFT), distillation, and parameter-efficient training approaches.
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Partner closely with product managers, engineers, data scientists, and designers to define and execute experimentation strategies.
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Drive A/B testing, monitoring, model evaluation, and continuous optimization of recommendation quality, reliability, and cost efficiency.
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Improve ML platform capabilities, data pipelines, and production systems that support personalization at Spotify scale.
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Drive technical direction in ambiguous problem spaces and contribute to the long-term architecture of personalization systems.
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Mentor and support other machine learning engineers, helping raise the bar across the team.
Who You Are
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You have 8+ years of experience building and deploying machine learning systems in production environments.
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You have deep expertise in recommendation systems, ranking models, personalization, or large-scale content discovery platforms.
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You have strong proficiency in Python and hands-on experience building machine learning systems with PyTorch.
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You are experienced with large language model training, fine-tuning, evaluation, and optimization techniques including SFT, distillation, and LoRA.
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You have worked with large-scale inference systems and understand the challenges of latency, reliability, and cost optimization.
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You care deeply about creating high-quality user experiences through thoughtful application of machine learning.
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You communicate effectively across technical and non-technical audiences, and you influence technical decisions beyond your immediate team
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You know how to design, execute, and interpret online experiments and A/B tests to improve user outcomes.
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You have experience operating distributed machine learning workloads using technologies such as Ray, FSDP, HSDP, or similar frameworks.
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You are experienced building and maintaining data pipelines and orchestration workflows using technologies such as Flyte, Airflow, BigQuery, and cloud-based storage platforms.
Where You'll Be
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We offer you the flexibility to work where you work best! For this role, you can be within the North Americas region as long as we have a work location.
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This team operates within the Eastern Standard time zone for collaboration.
Compensation
Additional Information
The United States base range for this position is $227,495- $324,993 plus equity. The benefits available for this position include health insurance, six month paid parental leave, 401(k) retirement plan, monthly meal allowance, 23 paid days off, 13 paid flexible holidays, paid sick leave. These ranges may be modified in the future.
Spotify is an equal opportunity employer. You are welcome at Spotify for who you are, no matter where you come from, what you look like, or what’s playing in your headphones. Our platform is for everyone, and so is our workplace. The more voices we have represented and amplified in our business, the more we will all thrive, contribute, and be forward-thinking! So bring us your personal experience, your perspectives, and your background. It’s in our differences that we will find the power to keep revolutionizing the way the world listens.
At Spotify, we are passionate about inclusivity and making sure our entire recruitment process is accessible to everyone. We have ways to request reasonable accommodations during the interview process and help assist in what you need. If you need accommodations at any stage of the application or interview process, please let us know - we’re here to support you in any way we can.
Los empleadores en JOBUS nunca le pedirán pagar, comprar equipo ni compartir datos bancarios o de Seguro Social antes de una oferta formal. Confianza y seguridad