Software Engineering Manager, AI/ML, Google Home Conversational Experiences

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

Руководитель команды разработки в Google Home Conversational Experiences. Отвечает за архитектуру и развитие платформы диалоговых сценариев на базе Gemini, сочетая генеративные LLM с детерминированными компонентами.

Задачи

• Определять техническую архитектуру и roadmap платформы диалоговых сценариев для Gemini for Home
• Проектировать и внедрять гибридные AI-системы, объединяющие генеративные LLM с детерминированными компонентами
• Диагностировать проблемы качества в продакшене, снижать сквозную задержку и решать сложные задачи в пайплайнах контекста, мультимодальных входов, памяти и диалогов
• Работать кросс-функционально с исследователями, продакт-менеджерами и дата-сайентистами над оценкой алгоритмов, инфраструктурой данных и запуском пользовательских фич
• Руководить инженерной командой, задавать техническое направление и развивать сотрудников

Требования

• Bachelor’s degree или эквивалентный практический опыт
• 8 лет опыта в разработке ПО
• 5 лет опыта руководства ML-дизайном и оптимизации ML-инфраструктуры (деплой моделей, оценка, обработка данных, отладка, fine tuning)
• 5 лет опыта в одной или нескольких областях: speech/audio, reinforcement learning, ML-инфраструктура или другая специализация в ML
• 3 года опыта на технической руководящей роли
• 2 года опыта управления людьми или руководства командой
• Master’s degree или PhD в Engineering, Computer Science или смежной технической области (предпочтительно)
• 3 года опыта работы в сложной матричной организации с кросс-функциональными проектами (предпочтительно)
• Опыт прикладных исследований с LLM, желательно для NLP (предпочтительно)
• Отличные навыки письменной и устной коммуникации на английском

Условия

• США: $207000 - $300000 (USD) + 20% bonus target + equity + benefits
• В большинстве случаев собеседования проводятся очно

Навыки

• ML
• LLM
• NLP
• Generative AI
• Speech/Audio
• Reinforcement Learning
• ML Infrastructure
• Model Deployment
• Model Evaluation
• Fine Tuning
• Data Processing
• Multimodal
• Gemini