Senior Staff Software Engineer, Ads Content Safety AI/ML

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Технический лидер в команде Ads Content Safety: отвечает за безопасность рекламы, решает сложные задачи ML, инфраструктуры и архитектуры, работает с передовыми моделями Generative AI (Gemini) в масштабе Google Ads.

Задачи

• Проектировать, разрабатывать, тестировать, разворачивать и поддерживать крупномасштабные программные решения
• Обеспечивать техническое лидерство в высокоприоритетных проектах
• Управлять приоритетами проектов, сроками и результатами
• Обеспечивать согласованность целей, результатов и сроков между командами
• Влиять на распределённую команду инженеров и наставлять её
• Определять техническую стратегию проектов, руководить оптимизацией крупномасштабной ML-инфраструктуры и курировать проектирование и реализацию решений в нескольких специализированных ML-областях

Требования

• Степень бакалавра или эквивалентный практический опыт
• 8 лет опыта разработки ПО
• 7 лет опыта руководства технической стратегией проектов, ML-дизайном и оптимизацией end-to-end Machine Learning (деплой моделей, оценка моделей, обработка данных, отладка, fine tuning)
• 5 лет опыта в одной или нескольких областях: speech/audio, reinforcement learning, ML-инфраструктура или другая специализация в ML
• 5 лет опыта проектирования и архитектуры, тестирования и запуска программных продуктов
• Предпочтительно: магистратура или PhD в инженерии, computer science или смежной технической области
• Предпочтительно: 8 лет опыта с структурами данных и алгоритмами
• Предпочтительно: 5 лет опыта на технической руководящей роли с управлением проектными командами и определением технического направления
• Предпочтительно: 3 года опыта в сложной матричной организации с кросс-функциональными проектами

Условия

• Зарплата $262000 - $364000 (USD)
• Целевой бонус 25%
• Equity
• Benefits
• Возможность выбрать предпочтительное место работы: Los Angeles, CA или Mountain View, CA
• В большинстве случаев собеседования проходят очно

Навыки

• Machine Learning
• ML infrastructure
• Generative AI
• Gemini
• Speech/audio
• Reinforcement learning
• Data structures
• Algorithms
• Software architecture
• Distributed computing
• Large-scale system design