Estados Unidos
The MITRE Corporation
The Walt Disney Company
Ingeniero Senior de Machine Learning - ESPN
RemotoEstados Unidos
Glendale, California, United States · San Francisco, California, United States · New York, New York, United States · California, United States
PythonJavaAWSKubernetesC++Go
Traducción automática. Consulta el original.
Título de la oferta de empleo
Ingeniero Senior de Machine Learning - ESPN
Resumen del puesto
ESPN está invirtiendo en infraestructura de datos a gran escala y plataformas de procesamiento en tiempo real que impulsan la personalización de próxima generación y las experiencias deportivas en vivo. Como Ingeniero de Machine Learning, te centrarás en construir y operar infraestructura de datos distribuida y de ML que admita procesamiento de datos de alto rendimiento y baja latencia, y casos de uso de ML en tiempo real.
En este puesto, trabajarás en estrecha colaboración con ingenieros senior de ML, ingenieros de datos, plataformas/SRE y equipos de producto para desarrollar canalizaciones de datos de streaming, sistemas de cálculo de características y servicios adyacentes a ML que operen de manera confiable a escala. El rol enfatiza la ingeniería práctica, los fundamentos sólidos en sistemas distribuidos y la experiencia práctica operando infraestructura de datos de producción.
ID de solicitud: 10150610
Segmento de la oferta de empleo: Product Engineering
Negocio principal de la oferta de empleo: PE - Backend de streaming
Categoría principal de la oferta de empleo: Machine Learning
Tipo de empleo: Tiempo completo
Ciudad, Estado, Región, Código Postal principal: Glendale, CA, EE. UU.
Ciudad, Estado, Región, Código Postal alternativo: EE. UU. - CA - Market St, EE. UU. - NY - 7 Hudson Square
Fecha de publicación: 2026-06-05
Descripción del empleo
Disney Entertainment & ESPN Technology
En el día a día en Disney Entertainment & ESPN Technology, reimaginamos formas de crear experiencias de visualización mágicas para las historias más queridas del mundo, al mismo tiempo que transformamos el negocio de medios de Disney para el futuro. Ya sea evolucionando nuestros productos de streaming y digitales de maneras nuevas e inmersivas, impulsando la publicidad y la distribución a nivel mundial para maximizar la flexibilidad y la eficiencia, o entregando el contenido de entretenimiento y deportes inigualable de Disney, cada día es un momento para marcar la diferencia para los socios y para cientos de millones de personas en todo el mundo.
Algunas razones por las que creemos que te encantaría trabajar en Disney Entertainment & ESPN Technology
- Construyendo el futuro del negocio de medios de Disney: Los tecnólogos de DE&E están diseñando y construyendo la infraestructura que impulsará los negocios de medios, publicidad y distribución de Disney en los próximos años.
- Alcance y Escala: Los productos y plataformas que este grupo construye y opera deleitan a millones de consumidores cada minuto de cada día, desde Disney+ y Hulu, hasta ABC News and Entertainment, hasta ESPN y ESPN+, y mucho más.
- Innovación: Desarrollamos y ejecutamos productos y técnicas innovadoras que dan forma a las normas de la industria y mejoran la forma en que las audiencias experimentan deportes, entretenimiento y noticias.
Product Engineering es un equipo unificado responsable de la ingeniería de los productos y plataformas digitales y de streaming de Disney Entertainment & ESPN. Esto incluye ingeniería de producto, ingeniería de medios, garantía de calidad, ingeniería detrás de la personalización, el comercio, el ciclo de vida y la identidad.
Responsabilidades y funciones del puesto
1) Sistemas de procesamiento y streaming de datos a gran escala
- Construir y mantener canalizaciones de datos por lotes y de streaming de alto rendimiento para admitir casos de uso de ML, análisis y toma de decisiones en tiempo real.
- Implementar flujos de trabajo de ingesta, enriquecimiento, agregación y transformación de datos utilizando marcos de datos distribuidos modernos.
- Asegurar que las canalizaciones cumplan con los requisitos de latencia, fiabilidad y calidad de datos para los equipos de ML y producto posteriores.
2) Infraestructura de datos y características en tiempo real
- Desarrollar y operar sistemas que admitan el cálculo y la entrega de características en tiempo real para servicios de ML en línea.
- Trabajar con almacenes de características y arquitecturas basadas en eventos para garantizar la coherencia entre los datos sin conexión y en línea.
- Mejorar la frescura de los datos, la evolución del esquema y la compatibilidad retroactiva en entornos de streaming.
3) Infraestructura adyacente a ML e ingeniería de plataformas
- Construir y operar servicios adyacentes a ML, como entradas de inferencia, APIs de características y capas de acceso a datos.
- Contribuir a patrones de servicios escalables que incluyen escalado automático, estrategias de implementación y mecanismos de resiliencia.
- Colaborar con los equipos de plataforma/SRE para mejorar la disponibilidad del sistema, el rendimiento y la eficiencia de costos.
4) Fiabilidad, observabilidad y operaciones
- Instrumentar la infraestructura de datos y ML con métricas, registro y alertas para admitir operaciones de producción.
- Participar en rotaciones de guardia y respuesta a incidentes para plataformas de datos y ML.
- Identificar y remediar fallos en las canalizaciones de datos, regresiones de rendimiento y riesgos operativos.
3) Colaboración y ejecución de ingeniería
- Colaborar con equipos de ML aplicado y ciencia de datos para habilitar flujos de trabajo de ML en producción a través de sistemas de datos confiables.
- Participar en revisiones de diseño, revisiones de código y discusiones técnicas.
- Seguir los estándares de plataforma establecidos y contribuir con mejoras incrementales con el tiempo.
Educación, experiencia/habilidades/formación requeridas
Cualificación básica
- Experiencia en la construcción y operación de sistemas de datos o ML a gran escala en producción.
- Fundamentos sólidos en sistemas distribuidos y arquitecturas de procesamiento de datos.
- Experiencia práctica con tecnologías de datos de streaming y por lotes (por ejemplo, Kafka, Kinesis, Spark, Flink o equivalente).
- Dominio de Python y conocimiento práctico de Java, Scala, Go o C++.
- Experiencia operando sistemas en entornos cloud-native (AWS, contenedores, Kubernetes, herramientas de IaC).
- Familiaridad con las mejores prácticas de observabilidad y operativas para sistemas de producción.
- Sólidas habilidades de colaboración y capacidad para trabajar eficazmente en equipos de ingeniería y datos.
Experiencia con
- 5+ años de experiencia en la industria construyendo sistemas intensivos en datos o adyacentes a ML en producción.
Educación requerida
- Título de Grado o Máster en Ciencias de la Computación, Ingeniería de Datos, Machine Learning, o un campo relacionado.
Cualificación preferida
- Experiencia en el soporte de sistemas de personalización, recomendación o análisis en tiempo real.
- Familiaridad con almacenes de características, arquitecturas basadas en eventos y canalizaciones de ML en tiempo real.
- Exposición a conceptos de infraestructura de ML como canalizaciones de inferencia, validación de datos y herramientas de ciclo de vida de modelos.
- Experiencia en la optimización de sistemas de datos para latencia, rendimiento y eficiencia de costos.
- Comprensión de plataformas de experimentación e instrumentación de datos para sistemas en línea.
El rango salarial para este puesto en Nueva York, NY es de entre $150,900.00 y $202,400.00 anuales, en Glendale, CA es de entre $144,100.00 y $193,200.00 anuales, y en San Francisco, CA $157,800.00 y $211,600.00 anuales. El salario base que se ofrezca realmente tendrá en cuenta la equidad interna y también puede variar según la región geográfica del candidato, el conocimiento, las habilidades y la experiencia relacionados con el trabajo, entre otros factores. Se puede proporcionar un bono y/o unidades de incentivos a largo plazo como parte del paquete de compensación, además de la gama completa de beneficios médicos, financieros y/u otros, dependiendo del nivel y el puesto ofrecido.
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