Machine Learning Engineering Manager II

О позиции

Команда Personalization в Spotify отвечает за ключевые функции платформы, от Discover Weekly до Autoplay. Мы понимаем мир музыки и подкастов лучше остальных, создавая рекомендации, которые помогают миллионам пользователей открывать новый контент. Инженеры команды работают на стыке машинного обучения, бэкенд-разработки и data engineering, чтобы балансировать интересы слушателей, создателей музыки и бизнес-целей компании.

Будет плюсом

• Опыт работы в музыкальной или развлекательной индустрии
• Publications или выступления на конференциях по ML
• Опыт проведения и анализа A/B экспериментов
• Практический опыт работы со стеком Spotify (Kafka, Spark, Scala)
• Академическая степень в Computer Science или Machine Learning

Условия

• Конкурентная компенсация с опционами в компании
• Работа над продуктами, которыми пользуются миллионы
• Гибкий график и возможность удалённой работы
• Бюджет на обучение и конференции
• Современный офис в Нью-Йорке
• Расширенный пакет медицинской страховки
• Возможность карьерного роста в международной компании

Навыки

• Python
• Machine Learning
• Engineering Management
• Recommendation Systems
• Distributed Systems
• Apache Spark
• Apache Kafka
• Google Cloud Platform
• A/B Testing
• System Design

Могут спросить на собеседовании

1. Как вы определяете успех системы рекомендаций и какие метрики используете?
2. Расскажите о сложном решении, связанном с архитектурой ML-системы. Что вы выбрали и почему?
3. Какой подход вы используете для найма и развития инженерных талантов в ML-команде?
4. Как вы балансируете технические инновации с надежностью и скоростью доставки?
5. Опишите конфликт между интересами слушателей, артистов и бизнеса. Как бы вы его решили?