Estados Unidos
HEARTLAND BUSINESS SYSTEMS LLC
Paramount
Engenheiro Sênior de Machine Learning, Engenharia de Conteúdo
Estados Unidos
New York, New York, United States
PythonJava
Tradução automática. Consulte o original.
Visão Geral
#WeAreParamount com a missão de liberar o poder do conteúdo… você vem? Nós temos as marcas, temos as estrelas, temos o poder de alcançar nossa missão de entreter o planeta – agora só falta… VOCÊ! Fazer parte da Paramount significa integrar uma equipe de pessoas apaixonadas que não apenas reconhecem o poder do conteúdo, mas também apreciam um toque de diversão e singularidade. Juntos, cocriamos momentos que importam – tanto para nosso público quanto para nossos colaboradores – e buscamos deixar uma marca positiva na cultura.
Estamos buscando um Engenheiro Sênior de Machine Learning para liderar o desenvolvimento de nossos sistemas de recuperação e embedding multimodal que impulsionam a descoberta de conteúdo em toda a biblioteca de vídeos da Paramount. Nesta função, você será responsável por todo o ciclo de vida dos sistemas de embedding multimodal, otimizados para compreensão de texto e vídeo, desde a geração, ingestão e indexação até a recuperação — impactando diretamente como milhões de usuários descobrem e interagem com clipes de formato curto.
Você trabalhará em parceria com a liderança de produto e as equipes de engenharia de Conteúdo e Personalização, orientará engenheiros e atuará como uma voz técnica sênior, moldando como a plataforma "enxerga" e recupera o conteúdo de videoclipes em escala.
O candidato ideal será:
- Um construtor de sistemas prático que assume total responsabilidade por pipelines que permitem armazenar, indexar e consultar embeddings de vetores de alta dimensão
- Habilidoso no design de sistemas de recuperação híbrida que combinam similaridade vetorial, busca lexical e reranking
- Investido na compreensão multimodal de vídeo como base para representações de conteúdo significativas
- Habilidoso em traduzir as compensações dos sistemas de embedding — latência, recall, custo — em um contexto relevante para o produto que direcione decisões multifuncionais
- Comprometido com a mentoria e o compartilhamento de conhecimento com recursos de engenharia
- Eficaz em operar em um ambiente dinâmico e confortável em assumir a responsabilidade pelos resultados dos projetos de ponta a ponta
RESPONSABILIDADES
COMPREENSÃO DE VÍDEO E EMBEDDING MULTIMODAL
- Projetar e construir pipelines de embedding para metadados de conteúdo de vídeo e representação em nível de clipe
- Projetar esquemas de coleta e vetores para moldar a estrutura de dados, o comportamento de indexação e o desempenho de recuperação sob escala e complexidade de modalidade
- Liderar a transição da engenharia de recursos tradicional para uma arquitetura "context-first" centrada em vetores, por meio de consultas composicionais e projetando representações de hipervetores de alta dimensão que unificam sinais visuais, textuais e comportamentais
- Projetar estruturas de avaliação offline/online (por exemplo, nDCG, MRR, Recall@K) especificamente para alinhamento multimodal, garantindo que os embeddings de conteúdo correspondam à intenção de busca
Infraestrutura de Busca e Recuperação Vetorial
- Construir sistemas de recuperação híbrida que combinam busca de similaridade vetorial com busca lexical e camadas de reranking para oferecer desempenho rápido, preciso e escalável em escala de produção
- Projetar a camada de recuperação para capturar relacionamentos sutis entre usuário e conteúdo que o treinamento de modelo sozinho não consegue revelar, combinando embeddings multimodais para melhorar a profundidade da recomendação em escala
- Implementar otimizações em tempo de consulta, incluindo estratégias de cache, filtragem e fragmentação de índice
- Ajustar estratégias de quantização vetorial (PQ, SQ, Quantização Binária) para reduzir a pegada de memória e melhorar o throughput de busca sem comprometer a precisão da recuperação
- Assumir a responsabilidade pelos SLAs de desempenho e monitorar os sistemas de recuperação quanto a latência, throughput, recall e eficiência de custos
Sistemas de Produção, Engenharia de Pipeline e APIs
- Construir e manter pipelines escaláveis de lote e streaming, com registro, métricas e alertas para identificar anomalias e manter a observabilidade
- Processar conteúdo em escala usando estruturas distribuídas como Spark ou Ray
- Arquitetar e construir camadas de integração escaláveis sobre bancos de dados vetoriais, expondo APIs robustas e serviços para busca de similaridade, recuperação híbrida e filtragem de metadados
- Assumir a responsabilidade pelo versionamento de modelos e estratégias de migração de embedding, criando ferramentas de compatibilidade que evitam que o desvio de embedding degrade a qualidade da recuperação durante as atualizações de modelo
- Colaborar com as equipes de backend e plataforma para garantir a interoperabilidade com pipelines de dados upstream e integração com superfícies de personalização e descoberta downstream
Liderança e Colaboração Multifuncional
- Comunicar claramente o comportamento técnico do sistema, as compensações e as recomendações para partes interessadas técnicas e não técnicas
- Orientar subordinados diretos, fornecendo orientação técnica em ML multimodal, recuperação vetorial e design de sistemas de produção
- Assumir a responsabilidade pelos resultados dos projetos, desde o escopo até a entrega em um ambiente dinâmico, identificando e mitigando proativamente os riscos nos fluxos de trabalho de processamento de vídeo, metadados e indexação
QUALIFICAÇÕES BÁSICAS
- 5–8+ anos de experiência em engenharia de machine learning, com foco em sistemas de ML de produção
- Especialização em ML multimodal, incluindo experiência com modelos de embedding de vídeo, imagem e/ou áudio
- Conhecimento profundo de geração, armazenamento e recuperação de embedding vetorial, com preferência por experiência prática com Qdrant (FAISS, Pinecone, Pgvector, AlloyDB ou similares também serão considerados)
- Proficiência sólida em Python; Java é um diferencial
- Experiência comprovada na construção e operação de pipelines de dados em escala, incluindo fluxos de trabalho de ingestão em lote e streaming
- Sólida compreensão de sistemas de recuperação híbrida: busca vetorial, busca lexical e reranking
- Capacidade comprovada de comunicar conceitos técnicos claramente e trabalhar em parceria eficaz com equipes de produto e engenharia
- Histórico de mentoria de engenheiros e liderança de decisões técnicas em um ambiente de equipe
QUALIFICAÇÕES ADICIONAIS
- Experiência com sistemas agenticos e orquestração multi-agente
- Conhecimento de algoritmos de Diversidade e Relevância, como Maximal Marginal Relevance (MMR), dentro da fase de re-ranking
- Experiência em codecs de vídeo, FFmpeg ou pipelines de processamento de vídeo de baixo nível
- Consciência de sistemas de geração aumentada por recuperação (RAG)
INFORMAÇÕES ADICIONAIS
#LI-PG1
Faixa Salarial de Contratação: $139,200.00 - 219,000.00.
A faixa salarial de contratação para esta posição aplica-se a Nova York, Califórnia, Colorado, estado de Washington e à maioria das outras regiões geográficas. O pagamento inicial para o candidato selecionado depende de uma variedade de fatores relacionados ao trabalho, incluindo, mas não se limitando a, localização geográfica, demandas de mercado, experiência, treinamento e educação. Os benefícios disponíveis para esta posição incluem plano médico, odontológico, oftalmológico, plano 401(k), cobertura de seguro de vida, benefícios por invalidez, programa de assistência educacional e PTO ou, se aplicável, conforme ditado pelo Acordo Coletivo de Trabalho apropriado. Esta posição é elegível para bônus.
Skydance é um empregador de igualdade de oportunidades (EOE)
Aproveitamos a oportunidade para construir uma força de trabalho que reflita uma ampla gama de perspectivas, origens e experiências. Ser um empregador de igualdade de oportunidades significa que levamos a sério nossa responsabilidade de considerar candidatos qualificados com base no mérito. De acordo com as leis do país ou região em que a função está baseada, isso inclui a consideração sem distinção de raça, cor, etnia, origem nacional, status de cidadania, religião ou crença, sexo, gênero, identidade ou expressão de gênero, orientação sexual, idade, estado civil, gravidez, parentalidade, deficiência física ou mental, informações genéticas, status militar ou de veterano protegido, status sindical ou qualquer outra categoria protegida pela lei aplicável.
Se você é um indivíduo qualificado com deficiência, pode solicitar uma acomodação razoável durante o processo de candidatura e/ou recrutamento. Você pode solicitar acomodações razoáveis ligando para 212.846.5500 ou enviando um e-mail para paramountaccommodations@paramount.com. Apenas mensagens deixadas para este fim serão respondidas.
Paramount Streaming, uma divisão da Paramount Global, é o lar dos serviços diretos ao consumidor da empresa, abrangendo opções gratuitas e pagas na forma de Pluto TV e Paramount+. A Pluto TV é líder global em TV gratuita com suporte de anúncios, oferecendo mais de 1,400 canais globais e uma extensa biblioteca de conteúdo de streaming, incluindo canais ao vivo e originais. O Paramount+, serviço de assinatura digital de vídeo sob demanda e streaming ao vivo, combina esportes ao vivo, notícias de última hora e A Mountain of Entertainment™. O Paramount+ apresenta uma vasta biblioteca de séries originais, programas de sucesso e filmes populares de todos os gêneros, provenientes de marcas e estúdios de produção de renome mundial, incluindo o SHOWTIME®.
O que oferecemos
- Remuneração atrativa e pacotes de benefícios abrangentes. Confira nossa lista completa de benefícios aqui: paramount.com/careers/benefits
- Folga remunerada generosa.
- Uma oportunidade empolgante e gratificante de fazer parte de uma das equipes mais dinâmicas da Paramount.
- Oportunidades para eventos de engajamento presenciais e virtuais.
- Oportunidades únicas para fazer conexões significativas e construir uma comunidade vibrante, tanto dentro quanto fora do local de trabalho.
- Explore a vida na Paramount: paramount.com/careers/life-at-paramount
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