Staff Machine Learning Engineer, Personalization
Bangun sistem rekomendasi untuk jutaan pengguna Spotify
Sebagai Staff Machine Learning Engineer di Spotify, kamu akan membuat rekomendasi musik dan podcast yang personal untuk jutaan pengguna. Kamu akan bekerja di tim Surfaces Moments, yang bertanggung jawab atas pengalaman pengguna seperti Home Shortcuts. Dengan menggunakan machine learning, sistem rekomendasi, dan pemikiran produk, kamu akan membuat pengalaman yang relevan dan personal untuk pengguna Spotify di seluruh dunia.
Kenapa Menarik?
Kamu akan bekerja di tim yang membuat fitur-fitur paling populer Spotify, seperti Discover Weekly.
Tanggung Jawab Utama
- Membangun dan mengembangkan sistem rekomendasi yang personal untuk pengguna Spotify
- Mengintegrasikan model machine learning dari penelitian ke produksi
- Mengarahkan arah teknis dalam masalah yang ambigu
- Menyelesaikan tantangan personalisasi yang kompleks di skala global
- Membuat pengalaman pengguna yang menarik dan berdampak
Persyaratan
- Pengalaman dalam machine learning dan sistem rekomendasi
- Kemampuan untuk mengembangkan model dari penelitian ke produksi
- Pengalaman dalam mengarahkan arah teknis dalam masalah yang ambigu
- Kemampuan untuk menyelesaikan tantangan personalisasi di skala global
Skills Wajib
Konteks Indonesia
- Overlap Jam Kerja:
- Fleksibel — atur jam kerjamu sendiri
Lihat Deskripsi Asli dari Lever PostingsTampilkan selengkapnya
Deskripsi asli dari Lever Postings
The Personalization team makes deciding what to play next easier and more enjoyable for every listener. From Blend to Discover Weekly, we're behind some of Spotify's most-loved features. We built them by understanding the world of music and podcasts better than anyone else. Join us and you'll keep millions of users listening by making great recommendations to each and every one of them. Surfaces Moments is a ML team within the Personalization Mission focused on creating moment-based experiences across Spotify surfaces. The team owns and evolves the experiences that help listeners quickly connect with the content that matters most to them, including the Home Shortcuts experience and the underlying intelligence that powers it. By combining cutting-edge machine learning, recommendation systems, and product thinking, the team delivers highly relevant, personalized experiences to millions of listeners around the world. As a Staff Machine Learning Engineer, you will help shape the future of personalized discovery and engagement at Spotify. You'll work at the intersection of recommendation systems, large language models, and production-scale machine learning infrastructure to build experiences that delight users and drive meaningful impact. This role is ideal for someone who enjoys taking models from research to production, driving technical direction in ambiguous problem spaces, and solving complex personalization challenges at global scale.
Konteks Gaji
Posisi Engineering serupa di LokerDollar dibayar sekitar $225k/yr (kisaran $41k–1000k/yr, dari 594 listing aktif).
Perekrutan di Spotify
Spotify punya 21 lowongan aktif lain di LokerDollar dan telah merekrut di sini sejak 7 Mei 2026 — di kategori Engineering, AI.
Lihat semua lowongan Spotify →Konteks pasar
- ESTIMASIEstimasi gaji 4% di bawah median peran serupa $225,000/tahun (n=594 listing bergaji).
- TERVERIFIKASISpotify: 54 lowongan dalam 3 bulan terakhir, 154 sepanjang waktu di LokerDollar.
- TERVERIFIKASIPerusahaan pertama kali terlihat 7 Mei 2026.
- TERVERIFIKASILowongan ini pertama kali terlihat 31 Jul 2026.
- TERVERIFIKASITerakhir diverifikasi masih aktif 27 Sep 2026.
Pemberi kerja tidak menyatakan keterbukaan lokasi — cek langsung lowongannya
Pertanyaan yang sering diajukan
- Apakah Staff Machine Learning Engineer, Personalization di Spotify bisa dikerjakan remote?
- Ya, Staff Machine Learning Engineer, Personalization di Spotify bisa dikerjakan remote, tetapi perusahaan tidak menyebutkan negara mana saja yang boleh melamar. Cek deskripsi lowongan sebelum melamar.
- Jenis pekerjaan apa Staff Machine Learning Engineer, Personalization di Spotify?
- Posisi ini adalah pekerjaan full time.
- Bagaimana cara melamar?
- Klik tombol "Lamar" pada halaman ini untuk menuju halaman aplikasi resmi Spotify.
Jelajahi lebih lanjut
Data & laporan pasar
Riset gaji & permintaan skill dari data lowongan kami sendiri.
- Lowongan IT Indonesia vs Remote Global (2026)Analisis data primer 2.049 lowongan: metodologi, klasifikasi, dataset bisa diunduh.
- Permintaan Skill AI: Indonesia vs Global (2026)10.000+ lowongan, classifier taxonomy-first, Wilson CI, pra-registrasi sebelum analisis.
- Remote ≠ Remote: Skill yang Membuka Kerja Global untuk Indonesia (2026)12.891 lowongan remote: skill coding bergaji tertinggi justru paling terkunci untuk pelamar Indonesia. Dataset agregat CC BY 4.0.
- Lapisan Kepatuhan dalam AI Hiring Stack (2026)6.349 lowongan remote: 77,2% tidak menyebut siapa yang boleh melamar. Metodologi dan dataset agregat CC BY 4.0.
- Laporan Hiring Indonesia: Tech vs Non-TechPermintaan lowongan per bidang dari hitungan agregat — bukan listing per-listing.
- Benchmark Gaji IndonesiaKisaran gaji agregat lintas peran, dengan metodologi dan dataset terbuka.
- Indeks Gaji & Permintaan Kerja Remote untuk IndonesiaBerapa banyak lowongan remote global yang terbuka untuk Indonesia, dan gajinya (USD) per bidang.
- Laporan Kuartalan Pasar Kerja IndonesiaPHK, pendanaan, gaji & skill per kuartal — agregat terbuka.
- Laporan Pasar Remote per PeranLaporan otomatis per kelompok peran — skill, senioritas, perusahaan, gaji.
- Benchmark Gaji Remote GlobalGaji tahunan per bidang & mata uang, plus porsi lowongan terbuka untuk seluruh dunia.
Dari blog kami
- Tren Skill dan Realita Gaji Remote di September 2026Analisis 5.129 lowongan remote terkini: tren skill AI, dominasi komunikasi, dan realita gaji di tengah pasar yang menuntut spesialisasi.
- AI Skill Premium: Fakta Sept 2026Data lowongan remote USD terbaru menunjukkan skill AI jadi pembeda gaji signifikan. Analisis Loker Dollar September 2026.
- Kesalahan Umum Kerja Remote Gaji DollarHindari 7 kesalahan umum saat cari kerja remote gaji dollar biar aplikasi lo gak langsung masuk trash.