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Tubi TV 还在招募 Sr. Data Engineer

Tubi TV 还在招募 Sr. Data Engineer

陈天陈天

是的,Tubi TV 还在招募 Sr. Data Engineer。如果你还不了解我们,不了解 Tubi TV,可以先看看我之前的文章:

新的冒险(2017.2)

向左走,向右走(2016.7)

缘分天注定(2015.11)

上次回国,面试了几个 data engineer,但离我们理想的人选还差一些。差不多隔了两个月,也许有新的朋友对这个职位感兴趣,所以再发一下试试。基本要求很简单:

  • A very robust understanding of CS fundamentals

  • Five years of industry experience

  • Background in statistics, machine learning and recommendation systems

  • Exceptional coding skills, primarily in Python and Scala

  • Experience with Spark & MLib

  • The ability to prioritize and bias towards simple solutions

工作地点:北京望京。全职。我们是一个高速发展的,热爱学习的团队,没有996,还提供相当有竞争力的薪酬。至于技术大会,培训,专业书籍,软硬件等,只要对工作有帮助,都可报销。对了,每年还有到硅谷出差的机会哦。

我知道很多人想知道这份工作的价值,挑战以及成长空间。

成长空间很难量化,但是对于我们这个 data team 才刚刚上路的团队,你站在一个基本上没有天花板的舞台。目前我们美国团队正在锁定一个 profile 很好的,来自美国的某以数据驱动为核心的一线互联网公司的 Sr data science lead,相信有他的加盟,会带来很多新鲜的想法,思路和处理流程。

Data engineer 是个很有挑战性的职位。当我们的一堆 Kinesis stream 以很高的速率接受来自客户端的各种囊括了用户行为和客户端行为的追踪信息,当我们的视频库每天大量的来自于各个源头的视频数据被处理和转码,当我们的广告服务器记录一个又一个激动人心的 pixel(广告的追踪信息)时,我们都迫切需要有合适的工程师来处理和分析这些数据。

我们有很多挑战(这些仅仅是我想到的一些问题,和我们在做的产品也许无关):

  • 我们如何从有限的单个用户行为中为这个用户推荐有意思的电影?

  • 我们如何从有限的观看广告的行为中,学习到这个用户的广告偏好?

  • 在面对超过 10w+ 小时的影视剧资料库中,使用什么样的模型,我们能够更好地学习到一部剧的剧情的高潮发生在什么时候?

  • 我们如何更好地发现广告点,并且为它们的价值分级?

  • 我们如何通过数据分析,反向选择我们要签下的影片或者广告?

这些挑战每个都足以从根本上改变我们的产品。当然,作为一个 Sr. data engineer,我们更希望你能在熟悉我们的产品后,除了这些问题,还有更多的你自己的问题和思路。甚至,帮我们指出目前 data pipeline 上的缺陷和你建议的方式。

我们期待着在你的帮助下,Tubi TV蜕变成一个更好的产品;与此同时,你成长为一个更好的工程师。

如果对这个职位感兴趣,请发简历至:jobs.china at tubitv.com。下周我们的 CTO Marios 会到北京的 office,届时你们可以面对面面试,而非尴尬地通过不那么流畅的视频软件隔着大洋交流思想。Marios 人很好,会讲一些中文,所以,不要担心你的英文。:)

更多信息,请戳:Tubi TV 中国研发团队招聘_腾讯视频

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