Masinõpe 
Tänu isikupärastamise meeskonnale on igal kuulajal lihtsam ja lõbusam valida, mida järgmisena esitada.  Vastutame mõne Spotify armastatuima funktsiooni eest, nagu AI DJ ja Discover Weekly.  Lõime need, omades kõige põhjalikumaid teadmisi taskuhäälingusaadete ja muusikatööstuse kohta. 
Kui liitute meiega, hoiate miljoneid kasutajaid jätkuvalt kuulamas, andes igaühele neist suurepäraseid soovitusi ja arusaadavat konteksti. 
Asukoht 
Stockholm 
Töö tüüp
Igavene Kas soovite kuulajatele meeldida, kas soovite aidata Spotifyl luua uusi kohandatud seansse, kasutades generatiivset hääl-AI-d?  Sellel ametikohal teete koostööd Spotify teksti kõneks muutmise (TTS) meeskonnaga Speak, et pakkuda häälega loodud heli, mis parandab kasutajate kuulamiskogemust ja taskuhäälingusoovitusi.
Mida sa teed
Tehke koostööd heterogeense meeskonnaga, et masinõppemudelid oleksid skaleeritavad ja tootmiskasutusjuhtumite jaoks äärmiselt tõhusad.
Looge ja konstrueerige tõhusat masinõppemudelit teenindavat infrastruktuuri, mis võimaldab ulatuslikku juurutamist paljudes kohtades.
Reaalajas serveerimis- ja tootmisrakenduste jaoks optimeerige Pytorchis või muudes teekides masinõppemudeleid.
Tehke tihedat koostööd teadlaste ja masinõppe inseneridega, et juhtida masinõppemudelite uurimis- ja arendustegevusest tootmisse toomist.
Looge ja hallake skaleeritavaid Kubernetese klastreid, et juurutada ja hallata masinõppe mudeleid, tagades samal ajal jõudluse ja töökindluse.
Tootmise stabiilsuse tagamiseks rakendage ja jälgige logimõõdikuid, tuvastage infrastruktuuri probleemid ja osalege valvegraafikus.
Mõjutage taristu ja tehnilise disainiga seotud otsuseid, et toetada uudseid ja mitmekesiseid masinõppearhitektuure.
Tehke koostööd huvitatud osapooltega, et edendada projekte, mis on seotud masinõppemudelite suuremahulise teenindamise ja optimeerimisega.
Kes sa oled
Sulle meeldib generatiivne masinõpe, heli ja/või kõne.
Teil on laialdased kogemused masinõpperaamistike, nagu Pytorch, kasutamises ja olete ekspert masinõppemudelite optimeerimisel tootmiskasutusjuhtumite jaoks.
Teil on teadmised Kubernetese klastrite haldamiseks mitme piirkonna konfiguratsioonides ja tõhusa skaleeritava infrastruktuuri loomisel masinõppemudelite toetamiseks.
Teil on lihtne töötada uudsete tipptasemel arhitektuuridega ja teil on hea arusaam, kuidas masinõppe mudeleid uurimistööst tootmiseni viia.
Mudelite juurutamise torujuhtmete arendamiseks ja täiustamiseks meeldib teile teha tihedat koostööd teadlaste, masinõppe inseneride ja taustainseneridega.
Saate kõige paremini hakkama seadetes, mis nõuavad keerukate infrastruktuuriprobleemide lahendamist, nagu jõudluse optimeerimine ja skaleerimine.
Kasuks tuleb eelteadmised madala taseme masinõppe teekide (nagu Triton ja CUDA) ja ainulaadsete komponentide kiiruse optimeerimise kohta.
Kus sa oled:
Anname teile vabaduse töötada seal, kus olete kõige produktiivsem!  Kuni meil on töökoht, võite sellel ametikohal olla kõikjal Euroopa Liidus.
Koostöö eesmärgil töötab see meeskond GMT/CET ajavööndis.
Prantsusmaa ei kuulu valvepiirangute tõttu.
Meie ülemaailmsed eelised:
palju haridusvõimalusi tänu meie GreenHouse'i töökatele töötajatele.
Saate valida, kuidas soovite paindlike aktsiastiimulitega meie edus osaleda.
Kõigil uutel vanematel on õigus saada kuus kuud täielikult tasustatud üldist vanemapuhkust.
Meie enesehoolduskeskuse ja personali tugiprogrammi nimi on All The Feels.
Riigipühad on paindlikud; saate oma ideede ja ideaalide põhjal päevi välja lülitada.
Avastage, milline on elu Spotifys.
Kui Spotify 2008. aastal esmakordselt käivitati, muutis see täielikult seda, kuidas inimesed muusikat kuulavad.  Võimaldades miljonil loovkunstnikul oma tööst ära elada ja andes miljarditele fännidele võimaluse neid loojaid hinnata ja nende suhtes tulihingeliselt suhtuda, loodame vallandada inimkonna loomingulise potentsiaali.  Meid motiveerib kõiges, mida teeme, meie kirg taskuhäälingusaadete ja muusika vastu.  Üle 500 miljoni kasutajaskonnaga oleme praegu maailmas tuntuim heli voogesituse tellimisteenus.
Lisateavet meie kultuuri kohta.