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Lead Machine Learning Engineer - ESPN+ Personalization

Identificación laboral 10121018 Ubicación San Francisco, California, Estados Unidos / Nueva York, Nueva York, Estados Unidos / Seattle, Washington, Estados Unidos Compañía Disney Entertainment and ESPN Product & Technology Fecha de publicación Oct. 23, 2025
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Detalles del empleo:

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:

ESPN is investing in real-time ML platforms that power next-generation personalization and on-platform decisioning for live and short-form sports experiences. As Lead Machine Learning Engineer, you will own critical pieces of the ML infrastructure and operations stack—from low-latency online inference services and streaming feature platforms to model deployment, observability, and reliability practices. You’ll partner closely with the Principal MLE, platform/SRE, data, and product teams to design for scale, latency, cost, and resilience, ensuring our ML services meet production SLOs for millions of users. You will set technical standards, establish MLOps best practices, mentor engineers, and help evolve our real-time experimentation and safety/governance frameworks

Responsibilities and Duties of the Role:

1) Real-Time ML Platform Architecture & Services

  • Architect, build, and operate low-latency online inference services (e.g., GPU/CPU serving, autoscaling, request routing, canary/shadow, blue-green).

  • Design multi-region, highly available ML services with graceful degradation, back-pressure, and circuit-breaking.

  • Lead capacity planning and cost management for high-QPS workloads.

2) MLOps, Reliability & Observability

  • Establish CI/CD for models (pipelines, approvals, rollbacks), model registry, and artifact/version lineage.

  • Define and uphold SLOs/SLAs, build end-to-end observability (metrics, logs, traces), and operate an on-call/incident response rhythm for ML services.

  • Implement drift detection, data quality/contract checks, and guardrails for safety/compliance.

3) Data & Feature Platform for Streaming ML

  • Lead feature store strategy (offline/online consistency, schema evolution, embedding/feature freshness).

  • Build streaming data pipelines (event ingestion, enrichment, aggregation) to feed real-time models.

4) Experimentation & Online Evaluation

  • Partner with experimentation teams to enable A/B, canary, interleaving, and online metrics with statistically sound guardrails.

  • Instrument post-deployment validation and continuous evaluation loops.

5) Modeling Enablement & Technical Leadership

  • Collaborate with applied ML to productionize retrieval, ranking, and re-ranking (e.g., ANN vector search, embeddings).

  • Mentor engineers; drive design reviews, RFCs, and cross-team architectural decisions.

Required Education, Experience/Skills/Training:

Basic Qualifications:

  • Demonstrated ownership of production ML services with successful launches and measurable reliability/latency outcomes.

  • Deep experience operating real-time ML systems: online inference, feature stores, streaming data pipelines, and online evaluation.

  • Strong software engineering and distributed systems skills (e.g., Kubernetes, containers, service mesh; AWS; IaC such as Terraform/Helm).

  • Proficiency with ML serving frameworks (e.g., Onnx, TorchServe, TF Serving, TensorRT) and modernML frameworks (PyTorch/TensorFlow).

  • Hands-on with streaming stacks (Kafka/Kinesis/Pub/Sub; Flink/Spark Streaming Jobs) and low-latency storage/caches (Redis, DynamoDB).

  • Competence in observability (DataDog, Grafana, OpenTelemetry), CI/CD (GitHub Actions/Jenkins/Argo CD), and testing (offline/online, canary/shadow).

  • Excellent cross-functional communication; experience mentoring engineers and driving engineering standards.

  • Programming expertise in Python and at least one of Go/Java/C++.

Preferred qualifications:

  • Experience running large‑scale personalization/recommendation or decisioning in production with p95/p99 latency and availability targets.

  • Expertise with vector search and embedding platforms (e.g., FAISS/ScaNN; OpenSearch vector/Pinecone) and ANN system design.

  • Experience with multi‑tenant ML platforms, multi‑region/active‑active architectures, and disaster recovery.

  • Background with experimentation platforms (A/B, bandits), feedback loops & delayed labels, and exploration‑exploitation strategies.

  • Demonstrated cost‑to‑serve optimization for ML workloads (GPU scheduling, right‑sizing, autoscaling strategies).

  • Ability to navigate 0→1 platform builds and ambiguous product requirements with pragmatic tradeoffs.

Experience with:

  • 7+ years building and operating ML systems in production, including real‑time services at scale.

Required Education:

  • Bachelor’s degree in Computer Science, Machine Learning, Data Science, or a related field, or equivalent practical 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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Acerca de Disney Entertainment and ESPN Product & Technology:

En Disney Entertainment and ESPN Product & Technology, fusionamos imaginación e innovación para reinventar las formas en las que las personas disfrutan e interactúan con los cuentos y los productos más queridos del mundo. Nuestro trabajo tiene un gran alcance y es sumamente sofisticado. Brindamos experiencias increíbles, transformamos el futuro de los medios de comunicación y creamos productos y plataformas que permiten la conexión entre las personas de cualquier lugar del mundo y los cuentos y los deportes que más les gustan.

Disney tiene la capacidad de combinar tecnología de primer nivel con una creatividad inigualable, y eso nos hace únicos. Es la esencia de nuestro pasado, presente y futuro. Somos narradores e innovadores. Creadores y constructores. Artistas e ingenieros.

Acerca de The Walt Disney Company:

The Walt Disney Company, junto con sus subsidiarias y afiliadas, es una empresa internacional diversificada líder en entretenimiento familiar y medios de comunicación que incluye tres segmentos comerciales principales: Disney Entertainment, ESPN y Disney Experiences. Desde sus humildes comienzos como estudio de dibujos animados en la década de 1920 hasta su reconocido nombre en la industria del entretenimiento en la actualidad, Disney continúa con orgullo su legado de crear historias y experiencias de clase mundial para toda la familia. Las historias, los personajes y las experiencias de Disney llegan a consumidores e invitados de todos los rincones del mundo. Con operaciones en más de 40 países, nuestros empleados y miembros del elenco trabajan juntos para crear experiencias de entretenimiento que sean apreciadas a nivel local y global.

Este puesto es en Disney Streaming Technology LLC, que forma parte de una empresa comercial que denominamos Disney Entertainment and ESPN Product & Technology.

Disney Streaming Technology LLC es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. Los solicitantes recibirán consideración para el empleo independientemente de su raza, religión, color, sexo, orientación sexual, género, identidad de género, expresión de género, nacionalidad, ascendencia, edad, estado civil, condición de militar o veterano, afección médica, información genética o discapacidad, o cualquier otro fundamento prohibido por la ley federal, estatal o local. Disney defiende un entorno empresarial donde las ideas y decisiones de todas las personas nos ayudan a crecer, innovar, crear las mejores historias y ser relevantes en un mundo en constante evolución.

ADAPTACIÓN POR DISCAPACIDAD PARA SOLICITUDES DE EMPLEO

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.

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