Netflix ha annunciato l’apertura di nuove posizioni remote per un Machine Learning Scientist e un Machine Learning Engineer. Questi ruoli, inseriti nel team Content & Media ML Foundations, mirano a potenziare l’intelligenza dei contenuti, la personalizzazione e la pubblicità attraverso l’applicazione di tecniche avanzate di machine learning.
Questo team è dedicato alla creazione di soluzioni fondamentali di machine learning che sfruttano l’enorme quantità di dati multimediali di Netflix. L’obiettivo principale è avanzare nella comprensione multimodale dei contenuti, esplorando l’uso dell’Intelligenza Artificiale generativa nella produzione cinematografica e nell’intelligenza mediatica. Questi sforzi posizionano Netflix all’avanguardia nella creazione e distribuzione di contenuti guidati dall’IA.
Il candidato ideale per il ruolo di Machine Learning Scientist sarà responsabile di:
- Innovazione nella rappresentazione multimodale: sviluppare modelli di machine learning all’avanguardia per dati visivi, audio e testuali.
- Ottimizzazione delle prestazioni: garantire che i modelli siano scalabili ed efficienti, utilizzando strumenti come PyTorch e l’infrastruttura ML di Netflix.
- Collaborazione con la comunità scientifica: partecipare attivamente alla comunità di ricerca in machine learning, contribuendo con nuove scoperte e applicazioni.
- Influenza strategica: guidare le decisioni strategiche relative all’adozione e all’implementazione di tecniche di machine learning all’interno dell’azienda.
Il Machine Learning Engineer avrà il compito di:
- Sviluppo di pipeline ML scalabili: creare e mantenere pipeline di machine learning che alimentano l’intelligenza dei contenuti.
- Ottimizzazione di modelli su larga scala: lavorare su modelli di machine learning di grandi dimensioni focalizzati sulla comprensione dei media.
- Automazione dei flussi di lavoro: implementare soluzioni per accelerare l’esperimento e la distribuzione di modelli ML.
- Miglioramento della monitoraggio: assicurare l’affidabilità dei modelli attraverso sistemi avanzati di osservabilità e monitoraggio.
Entrambe le posizioni richiedono:
- Esperienza consolidata: oltre 5 anni di esperienza nell’applicazione del machine learning in contesti industriali, con una comprovata storia di risultati significativi.
- Competenza in deep learning: conoscenza approfondita di architetture di deep learning, metodi di embedding e training distribuito di modelli ML.
- Specializzazione in NLP e media: esperienza specifica nella comprensione del linguaggio naturale, dell’audio e del video.
Durante l’intervista sugli utili del terzo trimestre 2024, il co-CEO di Netflix, Ted Sarandos, ha dichiarato: “L’IA deve superare un test cruciale: può aiutare a creare show e film migliori? Questo è il test e questo è ciò che dobbiamo scoprire.” Questa affermazione sottolinea l’impegno di Netflix nel migliorare l’esperienza degli spettatori e gli standard dell’industria attraverso l’uso della tecnologia.
Inoltre, Netflix sta intensificando gli sforzi nell’IA non solo nel settore cinematografico e televisivo, ma anche nel gaming, avendo recentemente assunto Mike Verdu come Vicepresidente dell’IA Generativa per i videogames.