Científico de Datos Senior de Recomendaciones en Soundcloud, Berlín

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  • Jornada Completa
  • Berlín, Alemania
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Descripción

Soundcloud busca un científico de datos impulsado por el impacto para resolver problemas interesantes en recomendaciones y personalización mediante técnicas de aprendizaje automático que unirá al creciente equipo de ingeniería en Berlín.

El equipo al que te sumarás crea y mantiene sistemas que permiten a los usuarios descubrir activa y fácilmente el enorme y único catálogo de música y audio de SoundCloud.

Dirigirás los esfuerzos para mejorar la experiencia de descubrimiento con respecto a los algoritmos de recomendaciones, la asistencia al usuario y la interfaz de usuario para permitir a los oyentes descubrir gemas ocultas y hacer que los “momentos mágicos” de descubrimiento sean fáciles y gratificantes para todos los usuarios.

Los científicos de datos trabajan en una amplia gama de productos y problemas, integrados con equipos de ingeniería que tienen un impacto directo en nuestros millones de usuarios activos diarios.

Se buscan personas equipadas con una mente abierta, creatividad y una actitud de logro.

Responsabilidades

En esta función, serás responsable de liderar los esfuerzos para crear productos de datos y soluciones internas para el descubrimiento algorítmico.

Verás los proyectos de principio a fin, realizando investigaciones, creación de prototipos de soluciones, implementación de producción a escala y pruebas A / B para validar soluciones.

Se prefieren los especialistas con amplia experiencia, y se espera que uses esa experiencia junto con la capacidad de un científico de datos para abordar una amplia gama de áreas problemáticas.

Algunos proyectos en los que podría trabajar incluyen:

  • Aprovechar el poder de los datos cada vez mayores en SoundCloud para crear nuevos productos personalizados y permitir el descubrimiento social.
  • Repetir los productos de recomendación existentes para mejorar la calidad (por ejemplo, SoundCloud Weekly,
  • Más de lo que te gusta, Artistas que debe conocer)
  • Trabajar en estrecha colaboración con el equipo de búsqueda en temas de descubrimiento / personalización
  • Analizar los viajes de los usuarios y obtener métricas de éxito para respaldar las decisiones de productos.

Requisitos

  • Ser un científico de datos con una mentalidad analítica curiosa.
  • Experiencia en ingeniería de software y un historial de soluciones de envío a gran escala.
  • Amplio conjunto de herramientas que abarca idiomas y tiempos de ejecución.
  • Capacidad de ponerse al día con nuevas pilas de tecnología rápidamente.
  • Disfrutas trabajando de manera transversal con ingenieros, managers de productos y científicos de datos de pares.
  • Doctorado o Máster en un campo cuantitativo (estadística, aprendizaje automático, inteligencia artificial, informática, física, matemáticas, etc.) o experiencia demostrada en la industria en la producción de algoritmos de aprendizaje automático.
  • 5 años de experiencia en un puesto de tiempo completo en la industria (no académico) en la implementación, evaluación y optimización de sistemas de recomendación en diferentes dominios.
  • Comprensión de los diferentes objetivos que puede tener un sistema de recomendación y el mejor enfoque para cada escenario.
  • Profundo conocimiento del ciclo de vida de un proyecto de ciencia de datos, con experiencia en investigación, desarrollo de soluciones, ajuste e inspección de modelos, etc.
  • Sólida comprensión de las pruebas de hipótesis estadísticas.
  • Experiencia en la gestión de conjuntos de datos muy grandes escribiendo y manteniendo canalizaciones de procesamiento de datos con Hadoop, Spark, BigQuery, Redshift o similar.
  • Fuerte experiencia en ingeniería, con experiencia en Scala, Python o lenguajes similares que se utilizan para enviar modelos y sistemas de producción.
  • Sólidas capacidades analíticas; saber cómo, dónde y cuándo resolver problemas con el aprendizaje automático.
  • Experiencia trabajando en equipos multifuncionales y poder trabajar en múltiples partes de una pila tecnológica.
  • Poder investigar e implementar los algoritmos / soluciones de vanguardia apropiados para los problemas comerciales en cuestión.
  • Emocionado por la oportunidad de impactar directamente la experiencia diaria y la felicidad de millones de personas en todo el mundo.
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