Senior Machine Learning Engineer

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

Senior ML-инженер в The Washington Post для проектирования и масштабирования production AI/ML-систем, включая поиск, ранжирование, рекомендации и генеративный AI для читательского опыта.

Задачи

• Проектировать, разрабатывать, разворачивать и эксплуатировать production ML-системы в области генеративного AI, поиска, Revenue Science и персонализации
• Совместно с Applied Research Scientists превращать исследовательские модели и прототипы в масштабируемые, надёжные и поддерживаемые production-системы
• Проектировать и создавать высоконагруженные низколатентные сервисы ранжирования и retrieval для real-time персонализации, рекомендаций, поиска и интеллектуального discovery
• Создавать и развивать переиспользуемые возможности AI/ML-платформы для обучения моделей, генерации фич, экспериментов, деплоя, инференса, версионирования моделей и мониторинга
• Проектировать и оптимизировать CPU- и GPU-инференс для LLM, embedding-моделей, реранкеров, моделей ранжирования и других deep learning нагрузок
• Разрабатывать масштабируемые online- и batch-ML-архитектуры для feature-пайплайнов, генерации эмбеддингов, candidate retrieval, ранжирования и инференса моделей
• Оптимизировать model serving по латентности, пропускной способности, надёжности и стоимости с помощью батчинга, кэширования, квантизации, дистилляции и hardware-aware оптимизации
• Создавать и эксплуатировать production-системы для семантического и гибридного поиска, векторного retrieval, retrieval-augmented generation, рекомендаций и agentic AI-воркфлоу
• Обеспечивать сильную ML-наблюдаемость по качеству моделей, здоровью данных и фич, латентности, пропускной способности, сбоям и использованию ресурсов
• Осуществлять техническое лидерство через системный дизайн, архитектурные ревью, менторство и формирование технического роадмапа для AI/ML-платформ и production-систем

Требования

• Степень бакалавра или выше в Computer Science, Computer Engineering, Machine Learning или смежной технической области, либо эквивалентный практический опыт
• 5+ лет опыта в machine learning engineering, software engineering или построении крупномасштабных production ML-систем
• Сильные навыки программирования на Python и опыт с production-языком, таким как C++, Java, Go, Scala или Rust
• Сильное знание основ software engineering, включая структуры данных, алгоритмы, API, распределённые системы, тестирование и системный дизайн
• Практический опыт с PyTorch или другим современным ML-фреймворком и деплоем deep learning моделей в production
• Опыт проектирования и эксплуатации end-to-end ML-систем, включая обучение, деплой, инференс, мониторинг и непрерывное улучшение
• Сильное понимание низколатентного online-инференса, включая CPU/GPU serving, батчинг, кэширование, использование памяти и оптимизацию производительности
• Опыт построения систем поиска, retrieval, ранжирования, рекомендаций, GenAI или связанных machine learning систем
• Опыт с Kubernetes, Docker, CI/CD, AWS, GCP, Spark, Beam, Kafka или аналогичными cloud и распределёнными технологиями
• Опыт с IaC, таким как CloudFormation, CDK или Terraform
• Опыт менторства инженеров, руководства техническими проектами и влияния на роадмапы AI/ML-платформ и архитектуры

Условия

• Конкурентное медицинское, стоматологическое и vision-страхование
• Компания оплачивает пенсию и 401(k) match
• Три недели отпуска и до трёх недель оплачиваемого больничного
• Девять оплачиваемых праздников и два личных дня
• 20 недель оплачиваемого родительского отпуска для любого нового родителя
• Сильные ресурсы для психического здоровья
• Backup care и консьерж-услуги для ухода за близкими
• Gender affirming services
• Страхование питомцев
• Бесплатная цифровая подписка на The Post
• Программы развития лидерства и карьеры
• Работа в офисе пять дней в неделю

Навыки

• Python
• C++
• Java
• Go
• Scala
• Rust
• PyTorch
• Kubernetes
• Docker
• CI/CD
• AWS
• GCP
• Spark
• Beam
• Kafka
• CloudFormation
• CDK
• Terraform
• LLM
• RAG
• Vector retrieval
• Ranking
• Recommendation systems
• Generative AI
• GPU inference
• CPU inference
• Quantization
• Distillation
• Batching
• Caching