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Staff Machine Learning Engineer
立即应聘

Staff Machine Learning Engineer

发布于 6 个月前

普通员工/个人贡献者

Toronto, Canada (Hybrid)
专家级经验
全职员工
混合式弹性办公
硕士
软件工程
A/B测试
推荐系统
数据挖掘
机器学习
模型部署
深度学习
特征工程
Ml Pipeline
PyTorch

薪资面议

暂无薪资依据说明。

职位详情

关于这个职位

这是一个面向全球流媒体用户的Staff级别机器学习工程师职位

你将负责设计并实现先进的推荐算法与系统，以提升视频内容的个性化体验
核心工作包括构建和部署完整的机器学习流水线，并与产品、工程和数据科学团队紧密合作，共同开发能够显著提升用户参与度的解决方案

最低要求

年以上构建生产级机器学习系统的行业经验

拥有计算机科学、机器学习、统计学、数学或相关领域的硕士或博士学位
具备使用TensorFlow、PyTorch或类似框架构建推荐系统的深度学习技术经验
精通构建和部署全栈机器学习流水线：包括数据提取、数据挖掘、模型训练、特征开发、测试和部署
扎实理解假设检验、回归分析等统计概念以及机器学习性能评估指标
能够深入分析单个组件和系统，并理解机器学习解决方案的整体架构

工作职责

为全球受众领导设计、开发和实施先进的推荐系统和算法

深入研究算法组件和系统，确保模型在多个地区和产品领域针对性能和可扩展性进行优化
构建和部署高影响力的稳健机器学习流水线，包括数据提取、特征开发、模型训练、测试和部署
持续监控、评估和优化已部署模型的性能，确保其满足业务目标并提供高质量的用户体验
与产品、工程和数据科学团队密切合作，就产品需求达成一致，设定期望，并提供能够提高用户参与度的机器学习驱动解决方案

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 技术栈前沿：专注于推荐系统和深度学习，是当前业界热门且高价值的技术方向
  • 职业发展：作为Staff级别角色，拥有高度的技术自主权和影响力，能深度参与塑造产品未来
  • 混合办公模式：提供工作地点灵活性，平衡专注工作与团队协作
  • 高复杂度：需要处理大规模、多区域的个性化问题，对算法性能、系统可扩展性和稳定性要求极高
  • 跨团队协作：需要与多个非技术团队有效沟通，将技术方案转化为业务成果，对软技能要求高
  • 适合拥有深厚机器学习工程经验，渴望在大型流媒体平台解决复杂、高影响力技术问题，并具备出色协作能力的高级技术专家

缺点 / 挑战

  • 平台优势：在拥有数亿用户的领先流媒体平台工作，能处理海量数据和复杂业务场景，技术挑战和价值巨大
  • 持续学习压力：机器学习领域发展迅速，需要不断跟进最新研究和技术以保持竞争力

角色解读

  • 技术路径：从解决具体推荐问题，到主导复杂ML系统的架构设计，成为领域内的技术权威
  • 业务影响路径：从优化模型指标，到深入理解业务需求，驱动产品战略和用户增长
  • 领导力路径：作为Staff工程师，可通过指导他人、设定技术方向来扩大影响力，或转向技术管理岗位
  • 作为高级技术专家，领导设计和开发用于视频流媒体平台的先进推荐算法和系统
  • 负责从数据提取到模型部署的端到端机器学习流水线构建，并持续监控和优化模型性能
  • 与跨职能团队（产品、工程、数据科学）紧密合作，将机器学习解决方案集成到产品中，以提升用户参与度
  • 深厚的生产级机器学习系统构建经验，特别是大规模推荐系统
  • 精通深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）和构建全栈ML流水线的能力
  • 扎实的统计学基础和模型评估能力，以及对复杂ML系统架构的深入理解

申请策略

  • 深入了解Tubi的业务模式、内容库特点和用户群体，思考机器学习如何为其创造价值
  • 研究Tubi母公司Fox Corporation及流媒体行业动态，展示对行业背景的认知
  • 重点突出8年以上构建和部署生产级机器学习系统的经验，特别是推荐系统相关项目
  • 详细描述主导或深度参与的端到端ML流水线项目，涵盖数据、特征、训练、评估和部署全流程
  • 量化展示过往工作成果，如模型性能提升（CTR、留存率）、系统效率改进或带来的业务增长
  • 强调在跨职能团队（产品、数据科学）中成功合作交付项目的经历
  • 深入复习推荐系统经典及前沿算法（如协同过滤、深度学习排序模型），并准备相关项目案例
  • 强化对大规模ML系统架构、模型服务化和性能优化的理解与实践

面试指南

  • 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化地回答项目经验问题，并突出个人贡献和技术决策
  • 对于技术问题，从原理、实践权衡和业务影响多个层面进行阐述，展示深度思考
  • 在回答协作类问题时，强调沟通、共识建立和以共同目标为导向的工作方式
  • 请详细描述一个你从头到尾构建的推荐系统项目，你遇到了哪些挑战，如何解决的？
  • 你如何评估和比较不同推荐模型的性能？除了离线指标，线上A/B测试如何设计？
  • 当模型线上效果下降时，你的排查思路和流程是什么？
  • 描述一个你需要与产品经理或数据科学家紧密合作来定义需求或评估方案的经历
  • 你如何确保一个机器学习系统在大规模部署下的可扩展性、延迟和稳定性？

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