Senior Machine Learning Engineer Job at Warner Bros. Discovery in San Francisco
Warner Bros. Discovery, San Francisco, CA, United States
Welcome to Warner Bros. Discovery... the stuff dreams are made of.
Who We Are...
When we say, "the stuff dreams are made of," we're not just referring to the world of wizards, dragons and superheroes, or even to the wonders of Planet Earth. Behind WBD's vast portfolio of iconic content and beloved brands, are the storytellers bringing our characters to life, the creators bringing them to your living rooms and the dreamers creating what's next...
From brilliant creatives, to technology trailblazers, across the globe, WBD offers career defining opportunities, thoughtfully curated benefits, and the tools to explore and grow into your best selves. Here you are supported, here you are celebrated, here you can thrive.
Senior Machine Learning Engineer - Audience Intelligence
About the Role
We are seeking a Senior Machine Learning Engineer to lead the development and deployment of scalable machine learning solutions for the Audience Intelligence team. You will work on projects such as building scalable lookalike and predictive audiences, user behavior modeling, ML forecasting systems, ML-based ID resolutions, and developing ML solutions to better understand HBO Max user bases. This role blends deep technical expertise, research rigor, and production-grade engineering practices. You will mentor junior engineers and scientists, collaborate cross-functionally, and advance our ML capabilities through innovation and thought leadership.
Key Responsibilities
Model Development: Design and implement machine learning models for audience intelligence applications, including lookalike and predictive audience generation, user behavior modeling, ML forecasting, ML-based ID resolution, and ML-based user base characterization for HBO Max. Stay current with ML research, explore new methodologies, and contribute to the company's research agenda through publications and open-source contributions when possible.
End-to-End Model Delivery: Architect, build, and maintain complete ML pipelines from data ingestion and processing to model deployment and monitoring in production environments, ensuring robust delivery and operational excellence.
Infrastructure & Automation: Develop robust, scalable infrastructure and automated workflows for ML training, evaluation, and deployment, using best practices in MLOps.
Cross-Functional Collaboration: Work closely with product, engineering, and business stakeholders to translate requirements into effective ML solutions.
Mentorship: Guide and mentor junior engineers and scientists, fostering a culture of knowledge sharing and technical excellence.
Production Operations: Ensure robust model deployment, monitoring, and optimization to meet business requirements for latency, concurrency, and reliability.
MLOps Governance & Compliance: Promote best practices around MLOps among broader data science groups to ensure consistent model quality and faster deployment cycles. Ensure end-to-end governance and compliance for ML systems by enabling model traceability (e.g., audit trails for model changes), enforcing data privacy standards and meeting regulatory requirements relevant to our industry.
Required Qualifications
Education: PhD or MSc in Machine Learning, Computer Science, Data Science, or a closely related field.
Experience: 3+ years of hands-on experience in machine learning engineering, including model development and production deployment.
Technical Skills:
Proficient in Python and ML frameworks such as PyTorch, TensorFlow, MLflow, and SageMaker.
Expert on SQL and large-scale data processing languages.
Proven track record of deploying ML models to production.
Familiarity with distributed computing systems (Spark, EMR).
Experience with cloud platforms (AWS, Databricks, Snowflake).
Strong computer science fundamentals, including data structures, algorithms, and system design.
Mindset: Strong desire to learn new techniques and adapt to evolving business needs.
Communication: Ability to clearly articulate ML concepts to diverse stakeholders.
Preferred Qualifications
Experience in AI/ML advertising solutions, marketing sciences, recommendations, search, ranking and personalization systems.
Publications in top tier ML conferences or contributions to open-source projects.
Experience with CI/CD, DevOps, and MLOps principles for building and deploying ML systems.
How We Get Things Done...
This last bit is probably the most important! Here at WBD, our guiding principles are the core values by which we operate and are central to how we get things done. You can find them at www.wbd.com/guiding-principles/ along with some insights from the team on what they mean and how they show up in their day to day. We hope they resonate with you and look forward to discussing them during your interview.
Championing Inclusion at WBD
Warner Bros. Discovery embraces the opportunity to build a workforce that reflects a wide array of perspectives, backgrounds and experiences. Being an equal opportunity employer means that we take seriously our responsibility to consider qualified candidates on the basis of merit, without regard to race, color, religion, national origin, gender, sexual orientation, gender identity or expression, age, mental or physical disability, and genetic information, marital status, citizenship status, military status, protected veteran status or any other category protected by law.
If you're a qualified candidate with a disability and you require adjustments or accommodations during the job application and/or recruitment process, please visit our accessibility page (https://careers.wbd.com/global/en/accessibility) for instructions to submit your request.
In compliance with local law, we are disclosing the compensation, or a range thereof, for roles in locations where legally required. Actual salaries will vary based on several factors, including but not limited to external market data, internal equity, location, skill set, experience, and/or performance. Base pay is just one component of Warner Bros. Discovery's total compensation package for employees. Pay Range: $132,300.00 - $245,700.00 salary per year. Other rewards may include annual bonuses, short- and long-term incentives, and program-specific awards. In addition, Warner Bros. Discovery provides a variety of benefits to employees, including health insurance coverage, an employee wellness program, life and disability insurance, a retirement savings plan, paid holidays and sick time and vacation.
If you're a qualified candidate with an arrest or conviction record, please know that your application will be considered in accordance with the Los Angeles County Fair Chance Ordinance for Employers and the California Fair Chance Act.
In Summary: Warner Bros. is seeking a Senior Machine Learning Engineer to lead the development and deployment of scalable machine learning solutions for the Audience Intelligence team . You will work on projects such as building scalable lookalike and predictive audiences, user behavior modeling, ML forecasting systems, ML-based ID resolutions, and developing ML solutions to better understand HBO Max user bases . This role blends deep technical expertise, research rigor, and production grade engineering practices .
En Español:
Bienvenido a Warner Bros. Discovery... de lo que se hacen los sueños.
Quiénes somos...
Cuando decimos que "los sueños están hechos de cosas", no nos referimos solo al mundo de magos, dragones y superhéroes o incluso a las maravillas del Planeta Tierra. relatores de historias traer a nuestros personajes a la vida, el creadores llevarlos a sus salas de estar y los soñadores Creando lo que sigue...
Desde brillantes creativos hasta pioneros tecnológicos en todo el mundo, WBD ofrece oportunidades que definen la carrera, beneficios cuidadosamente seleccionados y las herramientas para explorar y convertirte en tu mejor yo. Aquí te apoyan, aquí te celebran, aquí puedes prosperar.
Ingeniero superior de aprendizaje automático - Inteligencia del público
Sobre el papel
Buscamos a un ingeniero de aprendizaje automático senior para liderar el desarrollo y la implementación de soluciones escalables de machine learning para el equipo de Audience Intelligence. Trabajará en proyectos como construir audiencias escalables similares y predictivas, modelado del comportamiento del usuario, sistemas de pronóstico de ML, resoluciones de ID basadas en ML y desarrollar soluciones de ML para comprender mejor las bases de usuarios de HBO Max. Este papel mezcla experiencia técnica profunda, rigor de investigación y prácticas de ingeniería de grado de producción. Mentirá a los ingenieros junior y científicos, colaborará interfuncionalmente y avanzará nuestras capacidades de ML mediante innovación y liderazgo mental.
Responsabilidades clave
Desarrollo del modelo: Diseñar e implementar modelos de aprendizaje automático para aplicaciones de inteligencia del público, incluida la generación de audiencias similares y predictivas, modelado de comportamiento del usuario, pronóstico de ML, resolución de ID basada en ML y caracterización de base de usuarios basadas en ML para HBO Max. Manténgase al día con la investigación sobre ML, explore nuevas metodologías y contribuya a la agenda de investigación de la compañía mediante publicaciones y contribuciones de código abierto cuando sea posible.
Entrega del modelo de extremo a extremo: Arquitecto, construcción y mantenimiento de tuberías completas de ML desde la ingestión y procesamiento de datos hasta el despliegue y monitoreo de modelos en entornos de producción, asegurando una entrega robusta y excelencia operativa.
Infraestructura y automatización: Desarrollar infraestructuras robustas y escalables y flujos de trabajo automatizados para la formación, evaluación e implementación del ML utilizando las mejores prácticas en los MLOps.
Colaboración interfuncional: Trabajar en estrecha colaboración con las partes interesadas del producto, la ingeniería y el negocio para traducir los requisitos a soluciones eficaces de ML.
Mentoría: Guía y mentor de ingenieros e científicos jóvenes, fomentando una cultura del intercambio de conocimientos y la excelencia técnica.
Operaciones de producción: Garantizar la implementación, monitoreo y optimización de modelos sólidos para satisfacer los requisitos empresariales en materia de latencia, concurrencia y fiabilidad.
MLOps Gobernanza y cumplimiento: Promover las mejores prácticas en torno a los MLOps entre grupos de ciencia de datos más amplios para garantizar una calidad del modelo consistente y ciclos de implementación más rápidos. Asegurar la gobernanza integral y el cumplimiento de los sistemas ML permitiendo la trazabilidad del modelo (por ejemplo, vías de auditoría para cambios de modelos), hacer cumplir los estándares de privacidad de datos y satisfacer los requisitos regulatorios relevantes para nuestra industria.
Qualificaciones requeridas
Educación: Doctorado o Máster en Aprendizaje Automático, Ciencias de la Computación, Ciencia de Datos o un campo estrechamente relacionado.
Experiencia: 3+ años de experiencia práctica en ingeniería del aprendizaje automático, incluido el desarrollo de modelos y la implementación en producción.
Habilidades técnicas:
Proficiente en Python y marcos ML como PyTorch, TensorFlow, MLflow y SageMaker.
Experto en SQL y lenguajes de procesamiento de datos a gran escala.
Un historial comprobado en el despliegue de modelos ML a la producción.
Familiarización con los sistemas informáticos distribuidos (Spark, EMR).
Experiencia con plataformas en la nube (AWS, Databricks, Snowflake).
Fuertes fundamentos de la informática, incluidas las estructuras de datos, los algoritmos y el diseño del sistema.
La mentalidad: Un fuerte deseo de aprender nuevas técnicas y adaptarse a las necesidades empresariales en evolución.
Comunicación: Capacidad para articular claramente los conceptos de ML a diversas partes interesadas.
Qualificaciones preferentes
Experiencia en soluciones de publicidad AI/ML, ciencias del marketing, recomendaciones, sistemas de búsqueda, clasificación y personalización.
Publicaciones en conferencias ML de alto nivel o contribuciones a proyectos de código abierto.
Experiencia con los principios de CI/CD, DevOps y MLOps para construir e implementar sistemas ML.
Cómo hacemos las cosas...
Esta última parte es probablemente la más importante! Aquí en WBD, nuestros principios guía son los valores fundamentales por los que operamos y son centrales para cómo hacemos las cosas. Los puedes encontrar en www.wbd.com/guiding-principles/ junto con algunas ideas del equipo sobre lo que significan y como aparecen en su día a día. Esperamos que resuenen contigo y esperemos discutirlas durante tu entrevista.
Promover la inclusión en el WBD
Warner Bros. Discovery abarca la oportunidad de construir una fuerza laboral que refleje una amplia gama de perspectivas, antecedentes y experiencias. Ser un empleador de igualdad de oportunidades significa que tomamos en serio nuestra responsabilidad de considerar a los candidatos calificados sobre la base del mérito, sin importar raza, color, religión, origen nacional, género, orientación sexual, identidad o expresión de sexo, edad, discapacidad mental o física, e información genética, estado civil, condición de ciudadano, estatus militar, estado protegido veterano u otra categoría protegida por ley.
Si usted es un candidato calificado con una discapacidad y necesita ajustes o adaptaciones durante el proceso de solicitud de empleo y/o reclutamiento, visite nuestra página de accesibilidad (https://careers.wbd.com/global/en/accessibility) para obtener instrucciones sobre cómo presentar su solicitud.
En cumplimiento con la ley local, estamos divulgando la compensación o un rango de ella para los roles en lugares donde se requiere legalmente. Los salarios reales variarán según varios factores, incluidos pero no limitados a datos del mercado externo, capital interno, ubicación, conjunto de habilidades, experiencia y/o rendimiento. La remuneración básica es solo uno de los componentes del paquete total de indemnización de Warner Bros. Discovery para empleados.
Si usted es un candidato calificado con antecedentes de arresto o condena, por favor sepa que su solicitud será considerada de acuerdo con la Ordenanza del Condado de Los Ángeles para las Oportunidades Justas para los Empleadores y la Ley de Oportunidad Justa de California.