Ingeniero/a sénior de aprendizaje automático, Personalización Staff Machine Learning Engineer, Personalization
- Remoto (EE. UU.)
- $227,495 – $324,993 por año
- Tiempo completo
- Publicado hace 1 semana
Se postulará en el sitio web original.
Sobre este empleo
El equipo de Personalización hace que decidir qué reproducir después sea más fácil y agradable para cada oyente. Desde Blend hasta Discover Weekly, estamos detrás de algunas de las funciones más apreciadas de Spotify. Las creamos al comprender el mundo de la música y los podcasts mejor que nadie. Únete a nosotros y ayudarás a que millones de usuarios sigan escuchando, ofreciéndoles excelentes recomendaciones a cada uno.
Surfaces Moments es un equipo de aprendizaje automático dentro de la misión de Personalización, enfocado en crear experiencias basadas en momentos en las distintas superficies de Spotify. El equipo está a cargo 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 subyacente que la hace posible. Al combinar aprendizaje automático de vanguardia, sistemas de recomendación y pensamiento orientado al producto, el equipo ofrece experiencias personalizadas y de gran relevancia a millones de oyentes de todo el mundo.
Como ingeniero/a sénior de aprendizaje automático, ayudarás a definir el futuro del descubrimiento y la interacción personalizados 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 a quien le guste llevar modelos de la investigación a la producción, definir la dirección técnica en áreas de problemas ambiguos y resolver desafíos complejos de personalización a escala global.
Qué harás
Ser responsable de los modelos y sistemas de aprendizaje automático que impulsan el feed de Inicio, incluida la experiencia Shortcuts, y mejorarlos.
Diseñar, crear y lanzar recomendaciones personalizadas que lleguen a millones de oyentes de Spotify en todo el mundo.
Crear sistemas de recomendación de contenido para experiencias emergentes de usuario basadas en agentes y en inteligencia artificial.
Entrenar, ajustar, evaluar y optimizar modelos de lenguaje grandes mediante técnicas como el ajuste fino supervisado (SFT), la destilación y métodos de entrenamiento eficientes en cuanto a parámetros.
Colaborar estrechamente con gerentes de producto, ingenieros, científicos de datos y diseñadores para definir y ejecutar estrategias de experimentación.
Liderar pruebas A/B, el monitoreo, la evaluación de modelos y la optimización continua de la calidad, confiabilidad y eficiencia de costos de las recomendaciones.
Mejorar las capacidades de la plataforma de aprendizaje automático, las canalizaciones de datos y los sistemas de producción que respaldan la personalización a escala de Spotify.
Definir la dirección técnica en áreas de problemas ambiguos y contribuir a la arquitectura a largo plazo de los sistemas de personalización.
Guiar y apoyar a otros ingenieros de aprendizaje automático, ayudando a elevar el nivel de todo el equipo.
Quién eres
Tienes más de 8 años de experiencia creando e implementando sistemas de aprendizaje automático en entornos de producción.
Tienes amplios conocimientos de sistemas de recomendación, modelos de clasificación, personalización o plataformas de descubrimiento de contenido a gran escala.
Tienes un sólido dominio de Python y experiencia práctica creando sistemas de aprendizaje automático con PyTorch.
Tienes experiencia con técnicas de entrenamiento, ajuste fino, evaluación y optimización de modelos de lenguaje grandes, incluidas SFT, destilación y LoRA.
Has trabajado con sistemas de inferencia a gran escala y comprendes los desafíos de latencia, confiabilidad y optimización de costos.
Te importa profundamente crear experiencias de usuario de alta calidad mediante la aplicación cuidadosa del aprendizaje automático.
Te comunicas eficazmente con públicos técnicos y no técnicos, e influyes en las decisiones técnicas más allá de tu equipo inmediato.
Sabes diseñar, llevar a cabo e interpretar experimentos en línea y pruebas A/B para mejorar los resultados para los usuarios.
Tienes experiencia operando cargas de trabajo distribuidas de aprendizaje automático con tecnologías como Ray, FSDP, HSDP o marcos similares.
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
¡Te ofrecemos la flexibilidad de trabajar donde mejor te funcione! Para este puesto, puedes estar en la región de Norteamérica, siempre que tengamos una ubicación de trabajo allí.
Este equipo trabaja en la zona horaria del Este (Eastern Standard Time) para colaborar.
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 festivos flexibles remunerados y licencia por enfermedad remunerada. Estos rangos podrían modificarse en el futuro.
Spotify ofrece igualdad de oportunidades de empleo. En Spotify, eres bienvenido/a tal como eres, sin importar de dónde vengas, tu aspecto o lo que escuches en tus audífonos. Nuestra plataforma es para todos, y también lo es nuestro lugar de trabajo. Cuantas más voces estén representadas y tengan espacio en nuestra empresa, más prosperaremos, contribuiremos y pensaremos en el futuro. Por eso, comparte tu experiencia personal, tus perspectivas y tus antecedentes. En nuestras diferencias encontraremos la fuerza para seguir revolucionando la manera en que el mundo escucha.
En Spotify, nos apasiona la inclusión y nos aseguramos de que todo nuestro proceso de reclutamiento sea accesible para todos. Puedes solicitar adaptaciones razonables durante el proceso de entrevistas y recibir ayuda con lo que necesites. Si necesitas adaptaciones en cualquier etapa del proceso de solicitud o entrevista, avísanos; estamos aquí para apoyarte de la manera que podamos.
Publicado originalmente en Himalayas
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
Own and improve the machine learning models and systems that power the Home feed, including the Shortcuts experience.
Design, build, and ship personalized recommendations that serve millions of Spotify listeners globally.
Build content recommendation systems for emerging agentic and AI-powered user experiences.
Train, fine-tune, evaluate, and optimize large language models using techniques such as supervised fine-tuning (SFT), distillation, and parameter-efficient training approaches.
Partner closely with product managers, engineers, data scientists, and designers to define and execute experimentation strategies.
Drive A/B testing, monitoring, model evaluation, and continuous optimization of recommendation quality, reliability, and cost efficiency.
Improve ML platform capabilities, data pipelines, and production systems that support personalization at Spotify scale.
Drive technical direction in ambiguous problem spaces and contribute to the long-term architecture of personalization systems.
Mentor and support other machine learning engineers, helping raise the bar across the team.
Who You Are
You have 8+ years of experience building and deploying machine learning systems in production environments.
You have deep expertise in recommendation systems, ranking models, personalization, or large-scale content discovery platforms.
You have strong proficiency in Python and hands-on experience building machine learning systems with PyTorch.
You are experienced with large language model training, fine-tuning, evaluation, and optimization techniques including SFT, distillation, and LoRA.
You have worked with large-scale inference systems and understand the challenges of latency, reliability, and cost optimization.
You care deeply about creating high-quality user experiences through thoughtful application of machine learning.
You communicate effectively across technical and non-technical audiences, and you influence technical decisions beyond your immediate team
You know how to design, execute, and interpret online experiments and A/B tests to improve user outcomes.
You have experience operating distributed machine learning workloads using technologies such as Ray, FSDP, HSDP, or similar frameworks.
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
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.
This team operates within the Eastern Standard time zone for collaboration.
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.
Originally posted on Himalayas
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