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Lead Machine Learning Engineer - ESPN+ Personalization

Identifiant de l’offre d’emploi 10121018 Lieu San Francisco, Californie, États-Unis / New York, New York, États-Unis / Seattle, Washington, États-Unis Entreprise Disney Entertainment and ESPN Product & Technology Date de publication Jun. 16, 2025
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Résumé du poste:

Disney Entertainment and ESPN Product & Technology

Technology is at the heart of Disney’s past, present, and future. Disney Entertainment and ESPN Product & Technology is a global organization of engineers, product developers, designers, technologists, data scientists, and more – all working to build and advance the technological backbone for Disney’s media business globally.

The team marries technology with creativity to build world-class products, enhance storytelling, and drive velocity, innovation, and scalability for our businesses. We are Storytellers and Innovators. Creators and Builders. Entertainers and Engineers. We work with every part of The Walt Disney Company’s media portfolio to advance the technological foundation and consumer media touch points serving millions of people around the world. 

Here are a few reasons why we think you’d love working here:

1. Building the future of Disney’s media: Our Technologists are designing and building the products and platforms that will power our media, advertising, and distribution businesses for years to come.

2. Reach, Scale & Impact: More than ever, Disney’s technology and products serve as a signature doorway for fans' connections with the company’s brands and stories. Disney+. Hulu. ESPN. ABC. ABC News…and many more. These products and brands – and the unmatched stories, storytellers, and events they carry – matter to millions of people globally. 

3. Innovation: We develop and implement groundbreaking products and techniques that shape industry norms and solve complex and distinctive technical problems.

Job Summary:

Product Engineering is a unified team responsible for the engineering of Disney Entertainment & ESPN digital and streaming products and platforms. This includes product engineering, media engineering, quality assurance, engineering behind personalization, commerce, lifecycle, and identity.

ESPN is building a new real-time video recommendation system as a core capability of our next-generation streaming platform. We are building a foundational ML team that will power the personalization experience for millions of users.

We are seeking a Lead Machine Learning Engineer to take ownership of major components of the end-to-end personalization system. In this role, you will lead the technical design and delivery of key subsystems (modeling, data pipelines, real-time serving, or online experimentation), working closely with the Principal MLE, product, infrastructure, and cross-functional partners.

You will combine deep machine learning expertise with strong software engineering skills to drive production-grade ML solutions at scale. In addition, you will provide mentorship to more junior engineers and play a key role in establishing technical standards, development processes, and team culture as the team grows.

Responsibilities and Duties of the Role:

  • Lead the design, development, and deployment of machine learning models for large-scale real-time short-form video recommendation.

  • Architect and implement key subsystems of the end-to-end personalization pipeline, including model training, online inference, feature stores, streaming pipelines, and serving infrastructure.

  • Build advanced recommendation models using deep learning, embeddings, sequence models, transformers, and multi-task learning frameworks.

  • Partner with Principal ML Engineer and technical leadership to drive system architecture decisions balancing scalability, latency, accuracy, and maintainability.

  • Conduct deep data analyses on user interactions to identify optimization opportunities and drive continuous model improvements.

  • Drive ML experimentation processes, A/B testing, and evaluation frameworks to validate model performance.

  • Establish and enforce ML engineering best practices across model development, deployment, monitoring, and governance.

  • Mentor and provide technical guidance to other ML engineers, contributing to capability building within the team.

  • Collaborate closely with product managers, data scientists, engineers, and infrastructure teams to align technical execution with business goals.

Required Education, Experience/Skills/Training:

Basic Qualifications:

  • Demonstrated ownership of end-to-end ML system components with successful production launches.

  • Strong applied ML expertise with experience in personalization, recommendation systems, ranking models, and/or predictive modeling.

  • Proficiency with modern ML frameworks such as TensorFlow, PyTorch, or similar.

  • Experience with real-time feature stores, streaming data pipelines, and online inference architectures.

  • Strong software engineering skills, with experience in distributed systems, data pipelines, and cloud platforms (AWS, GCP, Azure).

  • Excellent communication, collaboration, and technical leadership skills, including mentorship experience.

  • Experience partnering with cross-functional teams (product, infra, data science) to deliver ML-powered product features.

Preferred qualification:

  • Experience building real-time recommendation systems for content feeds, media platforms, or short-form video.

  • Familiarity with ranking models, retrieval systems, approximate nearest neighbor search (ANN), and embedding management at scale.

  • Knowledge of real-time personalization challenges including cold start, feedback loops, delayed labels, and exploration-exploitation tradeoffs.

  • Experience with experimentation platforms (A/B tests, multi-armed bandits, reinforcement learning).

  • Experience operating in startup-like or 0→1 product development environments.

  • Ability to identify technical risks, balance tradeoffs, and drive pragmatic solutions under ambiguous product requirements.

Experience with:

  • 7+ years of hands-on experience building and deploying machine learning models into production systems.

Required Education:

  • Bachelor’s degree in Computer Science, Information Systems, Software, Electrical or Electronics Engineering, or comparable field of study, and/or equivalent work experience

#DISNEYTECH


The hiring range for this position in New York, NY & Seattle, WA is $172,300-$231,100 per year, in San Francisco, CA is $183,700.00-$246,400.00 per year and in Los Angeles, CA is $164,500.00 to $220,600.00 per year. The base pay actually offered will take into account internal equity and also may vary depending on the candidate’s geographic region, job-related knowledge, skills, and experience among other factors. A bonus and/or long-term incentive units may be provided as part of the compensation package, in addition to the full range of medical, financial, and/or other benefits, dependent on the level and position offered.

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À propos de Disney Entertainment and ESPN Product & Technology:

Sur The Walt Disney Company:

The Walt Disney Company, ainsi que ses filiales et sociétés affiliées, forme l’une des principales entreprises internationales diversifiées de divertissement familial et de médias. Elle comprend trois secteurs d'activités essentiels : Disney Entertainment, ESPN et Disney Experiences. Depuis ses modestes débuts en tant que studio de dessins animés dans les années 1920 jusqu’à son statut de référence actuel dans le secteur du divertissement, Disney poursuit fièrement sa tradition de création d’histoires et d’expériences exceptionnelles pour tous les membres de la famille. Les histoires, les personnages et les expériences de Disney touchent les consommateurs et les visiteurs du monde entier. À travers nos activités présentes dans plus de 40 pays, nos employés et cast members collaborent pour créer des expériences de divertissement appréciées à la fois au niveau universel et local.

Le poste est rattaché à Disney Streaming Technology LLC qui fait partie d’une entreprise que nous appelons Disney Entertainment and ESPN Product & Technology.

Disney Streaming Technology LLC est un employeur qui souscrit au principe d’égalité des chances à l’emploi. Les candidat(e)s seront pris(es) en considération pour un emploi sans distinction de race, de religion, de couleur, de sexe, d’orientation sexuelle, de genre, d’identité de genre, d’expression de genre, d’origine nationale, d’ascendance, d’âge, d’état matrimonial, de statut militaire ou d’ancien combattant, d’état de santé, d’informations génétiques ou de handicap, ou de tout autre motif interdit par la loi fédérale, étatique ou locale. Disney défend un environnement commercial où les idées et décisions de tous et toutes nous aident à grandir, innover, créer les meilleures histoires et être pertinents dans un monde en évolution constante.

AMÉNAGEMENT POUR LES PERSONNES EN SITUATION DE HANDICAP POUR LES CANDIDATURES

The Walt Disney Company and its Affiliated Companies are Equal Employment Opportunity employers and welcome all job seekers including individuals with disabilities and veterans with disabilities. If you have a disability and believe you need a reasonable accommodation in order to search for a job opening or apply for a position, visit the Disney candidate disability accommodations FAQs. We will only respond to those requests that are related to the accessibility of the online application system due to a disability.

Des problèmes techniques ? Consultez la FAQ pour obtenir de l’aide.

Processus de recrutement

  • Où commence votre histoire ?

    Explorez le blog Carrières Disney et La vie chez Disney pour en savoir plus sur toutes les opportunités incroyables qui s’offrent à vous chez The Walt Disney Company.

  • Faites partie de l’histoire

    Il existe de nombreuses marques et entreprises différentes à découvrir. Une fois que vous aurez trouvé l’opportunité qui vous convient, passez à l’étape suivante en soumettant votre candidature.

  • Le chapitre suivant

    Une fois que vous aurez postulé, vous recevrez un e-mail vous permettant d’accéder à votre tableau de bord de candidat. Créez votre connexion et assurez-vous de vérifier votre tableau de bord fréquemment pour voir la progression de votre application.

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