Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere Datenpipelines für bahnbrechende Audio/ML-Forschung.
- Unternehmen: Skywalker Sound Development Group von Lucasfilm – ein kreatives und innovatives Umfeld.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, umfassende Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Hybrid-Arbeitsmodell mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Audio-ML mit und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Master oder PhD in Data Engineering/Science und 8+ Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 62100 - 75900 € pro Jahr.
- Staff Data Engineer (Audio/ML)
- Location Nicasio, California, United States
- Business Lucasfilm
- Date posted Mar. 10, 2026
Job Summary
The Skywalker Sound Development Group is seeking an experienced Data Engineer with a focus on Audio/ML to specialize in the creation, management, and optimization of data pipelines to support cutting-edge AI/ML research.
This is a critical role in preparing high-quality datasets for the training, retraining, and evaluation of machine learning models tailored to immersive and multichannel audio applications.
As a Data Engineer (Audio/ML), you will focus on developing robust pipelines for processing complex media datasets, enabling AI/ML researchers to build transformative solutions for speech processing, style transfer, and source separation.
Your work will directly contribute to creating innovative soundtrack workflows for global media production.
This role is considered Hybrid, which means the employee will work 2-3 days onsite at our Nicasio, CA office and occasionally from home.
- What You’ll Do
- Design, implement, and maintain scalable, automated data pipelines for the ingestion, preprocessing, and transformation of large-scale audio datasets.
- Ensure pipelines support efficient model training and retraining workflows, enabling continuous improvement of AI/ML models.
- Collaborate with AI/ML researchers to define data requirements and integrate feedback to improve data pipeline functionality.
- Develop advanced preprocessing techniques for immersive and multichannel audio formats (e. g., Dolby Atmos, high-order ambisonics).
- Automate data cleaning, normalization, and augmentation processes to prepare datasets for various model architectures, including foundational models and transformers.
- Integrate external datasets and APIs while ensuring compliance with legal and ethical data usage standards.
- Monitor and optimize pipeline performance to handle complex and dynamic data structures effectively.
- Create tools and workflows for annotating, labeling, and curating datasets, including the use of active learning methods.
- Perform exploratory data analysis to uncover trends, validate dataset quality, and identify data gaps.
- What We’re Looking For
- Master’s Degree with preference for Ph D in Data Engineering/Science, Computer Science, Signal Processing, or a related field.
- 8+years of experience in data engineering or data science with a focus on building pipelines for AI/ML applications.
- Proficiency in Python, with expertise in data manipulation libraries such as Pandas, Num Py, and Py Torch's data utilities.
- Hands-on experience with audio processing libraries and tools (e. g., Librosa, FFmpeg, So X) for handling complex audio formats.
- Familiarity with scalable pipeline tools like Git Lab, Apache Spark, Airflow, or Luigi, and experience with containerized workflows (Docker, Kubernetes).
- Strong understanding of data pipeline requirements for model training, retraining, and evaluation in iterative research workflows.
- Experience with immersive and multichannel audio formats.
- Knowledge of cloud-based platforms and tools for storage and processing, such as AWS S3, Redshift, or Google Big Query.
- Strong problem-solving skills, with a proactive mindset for addressing evolving data challenges.
- Preferred Qualifications
- Experience integrating data pipelines with AI/ML workflows, including active learning and model retraining.
- Familiarity with audio-specific datasets and metadata management strategies.
- Knowledge of machine learning principles and how data quality impacts model performance.
- Experience with distributed training pipelines and large-scale dataset processing.
- Contributions to open-source projects or published research in the fields of data science or audio processing.
- Experience with visualization tools (e. g., Tableau, Matplotlib) for quality assurance and exploratory data analysis.
- Expertise in designing systems to support AI/ML model monitoring and retraining over time.
The hiring range for this position in Nicasio, CA is $170,500 to $228,600 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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Staff Data Engineer (Audio/ML) Arbeitgeber: The Walt Disney Company
Die Walt Disney Company ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in München nicht nur ein inspirierendes Arbeitsumfeld bietet, sondern auch vielfältige Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung. Mit einem starken Fokus auf Diversität und Inklusion fördert das Unternehmen eine kreative und dynamische Kultur, die es den Werkstudenten ermöglicht, an spannenden Projekten im E-Commerce zu arbeiten und wertvolle Erfahrungen in der Medien- und Unterhaltungsbranche zu sammeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Staff Data Engineer (Audio/ML) erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei The Walt Disney Company zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Staff Data Engineer (Audio/ML) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Staff Data Engineer (Audio/ML) bei The Walt Disney Company gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei The Walt Disney Company vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für The Walt Disney Company entscheidend sein!