О компании
SoundCloud предоставляет возможность артистам, экспертам и фанатам соединяться и делиться музыкой. Основанная в 2007 году, SoundCloud — это платформа, ориентированная на создателей, которая помогает артистам строить и развивать свою карьеру, предоставляя им самые передовые инструменты, сервисы и ресурсы. С каталогом музыки, превышающим в 4 раза каталоги всех других крупных стриминговых платформ, охватывающим более 40 миллионов артистов из более чем 190 стран, SoundCloud — это место, где начинающие артисты находят свой звук, открываются скрытые жемчужины и формируется музыкальная культура в реальном времени.
О роли
SoundCloud ищет лидера в области машинного обучения для создания следующей эры Музыкального Интеллекта в SoundCloud. В роли Старшего Главного Инженера вы будете сочетать глубокую техническую экспертизу со стратегическим видением и лидерством, чтобы продвигать разработку масштабных систем рекомендаций, персонализации и поиска. Миссия ясна: создавать системы для извлечения высокоточных инсайтов из взаимодействий пользователей с крупнейшим в мире аудиодатасетом, чтобы соединять артистов и фанатов через музыку. Вы будете определять техническую «Северную Звезду» для машинного обучения в инженерии, создавая значимые продукты на основе данных и одновременно руководить и развивать высокоэффективную команду инженеров и ученых. Эта роль подчиняется непосредственно техническому директору и будет тесно сотрудничать с командами Музыкального Интеллекта, Контента и Рекомендаций. Вы также станете частью небольшой группы, которая возглавляет создание агентных рабочих процессов и систем с поддержкой больших языковых моделей (LLM), что позволит нам выпускать Музыкальный Интеллект в 10 раз быстрее, чем традиционные команды.
Ключевые обязанности
•Руководить технической стратегией и реализацией ML-систем SoundCloud (например, рекомендации, ранжирование, персонализация), включая разработку моделей, их развертывание и масштабирование
•Вести исследование передовых методов моделирования, включая глубокие нейронные сети, большие языковые модели (LLM), крупные рекомендательные системы, мультимодальные эмбеддинги и архитектуры на основе трансформеров для создания уникального и значимого опыта прослушивания
•Определять и продвигать общую техническую стратегию ML в SoundCloud, включая архитектуру моделей, инженеринг признаков, инфраструктуру обучения и обслуживания в масштабе, хранилища признаков, оркестрацию пайплайнов, реестр моделей и версионирование, все направленное на ускорение вывода ML-функций на рынок
•Отвечать за краткосрочные и долгосрочные цели, обеспечивая, чтобы инвестиции в ML приносили измеримый эффект для пользователей и бизнеса
•Руководить, наставлять и развивать инженеров и ученых в области ML по всему SoundCloud
•Быть стратегическим партнером CTO в реализации стратегии «ML везде» на всех уровнях продукта (как для создателей, так и для фанатов), а также помогать возглавлять внедрение инженерии, ориентированной на ИИ
•Следить за отраслевыми трендами и достижениями в области машинного обучения, выявляя возможности для их применения в SoundCloud
•Вести использование агентных рабочих процессов и инженерии с поддержкой ИИ как множителя силы для работы в 10 раз быстрее традиционных методов
Опыт и квалификация
•Более 10 лет опыта в инженерии машинного обучения, включая более 3 лет в области поиска или рекомендаций в интернет-сервисах с охватом десятков миллионов активных пользователей в день. Опыт работы в музыкальной стриминговой среде является преимуществом
•Подтвержденный опыт определения технической стратегии и реализации масштабных ML-систем, особенно в области рекомендаций, персонализации или поиска
•Опыт создания технических дорожных карт, влияния на приоритеты междуфункциональных команд и балансировки бизнес-, продуктовых и инженерных компромиссов на уровне организации
•Опыт руководства и масштабирования команд инженеров и ученых в области ML, включая найм, наставничество и развитие высокоэффективных специалистов
•Глубокая экспертиза в создании продуктов на основе данных и ML-решений в масштабе на облачных платформах, с хорошим пониманием инфраструктуры и управления жизненным циклом
•Практические знания современных ML-фреймворков (PyTorch, TensorFlow) и пайплайнов обработки данных, в сочетании с крепкой базой в программной инженерии
•Лидерство в области машинного обучения и науки о данных, с опытом внедрения технических инноваций и применения новых отраслевых трендов
•Исключительные навыки коммуникации, стратегического влияния и межфункционального лидерства среди старших заинтересованных сторон и глобальных команд
Заработная плата
Диапазон заработной платы для этой роли составляет от 280 000 до 325 000 долларов в год. Окончательная предлагаемая зарплата будет определена на основе относительного опыта, навыков, внутреннего равенства и местоположения. Мы также предлагаем щедрую программу общих вознаграждений.
О нас
•Мы — многонациональная компания с офисами в США (Нью-Йорк и Лос-Анджелес), Германии (Берлин) и Великобритании (Лондон)
•Мы предоставляем гибкую рабочую культуру, которая предлагает возможность сотрудничать и общаться лично в наших офисах, а также возможность работать из дома
•Мы глубоко привержены обеспечению разнообразия, равенства и инклюзивности на всех уровнях нашей организации и созданию сообщества, где уважаются и слышны голоса, взгляды и опыт каждого
•Мы считаем, что сильная команда создается через инвестиции в сотрудников посредством наставничества, семинаров и возможностей для развития
Преимущества
•Комплексные медицинские льготы, включая планы медицинского, стоматологического и офтальмологического страхования, а также ресурсы для психического здоровья
•Надежная программа 401k
•План акций для сотрудников
•Щедрый бюджет на профессиональное развитие
•Льгота на творчество и благополучие (абонемент в спортзал, курс фотографии, книги и т.п.)
•Гибкая политика отпусков и государственных праздников, позволяющая брать до 35 дней оплачиваемого отпуска в год
•16 оплачиваемых недель для всех родителей (рожающих и не рожающих), независимо от пола, для встречи новорожденных, усыновленных и приемных детей
•Различные закуски, угощения и 2 бесплатных обеда в неделю при работе в офисе
