Senior Software Engineer, Discover Feed Recommendations

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

Senior-инженер в команду Discover Feed Recommendations в Google Search AI. Работа на стыке ML, рекомендательных систем и генеративного AI для персонализированной ленты Discover.

Задачи

• Исследовать и внедрять ML-модели для идентификации контента с использованием мультимодального LLM-понимания, оценки неопределённости и причинного моделирования
• Вести проекты от постановки задачи и дизайна экспериментов до обучения моделей, архитектуры real-time serving и запуска в продакшн
• Согласовывать семантический retrieval, ранжирование и warm-start handoff для активации рекомендательного цикла
• Руководить zero-history discovery для топовых форматов Discover, включая динамически генерируемый AI-контент (AIGC) и срочные новости
• Развивать StarSearch как интеллектуальный шлюз контентной экосистемы Discover

Требования

• Bachelor’s degree или эквивалентный практический опыт
• 5 лет опыта разработки на одном или нескольких языках программирования
• 3 года опыта end-to-end Machine Learning (деплой моделей, оценка, обработка данных, отладка)
• 3 года опыта построения и деплоя рекомендательных систем (retrieval, prediction, ranking, personalization, search quality, embedding) в продакшне
• Опыт разработки алгоритмов персонализации для доставки пользовательского контента
• Опыт интеграции генеративных AI-инструментов или LLM-интерфейсов в рабочие процессы
• Предпочтительно: Master's degree или PhD в Computer Science или смежной области
• Предпочтительно: 5 лет опыта с структурами данных и алгоритмами
• Предпочтительно: опыт Content Exploration/Exploitation (Bandit systems, Reinforcement Learning) или решения Cold Start
• Предпочтительно: опыт с feed recommendation системами или budgeting системами
• Предпочтительно: опыт с data pipelines и system design для real-time evaluation

Условия

• Зарплата $174000 - $252000 (USD)
• Бонус 15% от цели
• Equity
• Benefits
• Интервью в большинстве случаев проходят вживую

Навыки

• Machine Learning
• Recommendation Systems
• Retrieval
• Ranking
• Personalization
• Embedding
• LLM
• Generative AI
• Gemini
• Reinforcement Learning
• Bandit systems
• Data pipelines
• System design
• Data structures
• Algorithms