Software Engineer, Machine Learning

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

ML-инженер в AppLovin для развития технологий пользовательских сигналов и рекомендаций в рекламной платформе с аудиторией более 1 млрд пользователей. Работа охватывает полный ML-стек: от фичей и представлений до ранжирования, обучения и продакшена.

Задачи

• Разрабатывать и улучшать пользовательские сигналы, фичи и представления для крупномасштабных ML-моделей в рекламе и рекомендациях
• Исследовать ML-подходы для эффективного обучения на крупномасштабных, разреженных, зашумлённых и разнородных пользовательских сигналах
• Повышать качество, покрытие и использование пользовательских сигналов и измерять их влияние на downstream-модели и эффективность рекламы
• Разрабатывать пользовательские представления и подходы к моделированию для ранжирования, retrieval, предсказания и оптимизации
• Развивать крупномасштабные рекомендательные системы: candidate retrieval, ранжирование, предсказание и оптимизация
• Исследовать новые архитектуры моделей и подходы к обучению для повышения качества рекомендаций и эффективности рекламы
• Разрабатывать масштабируемые подходы для representation learning, feature interaction и multi-task learning
• Решать сложные ML-задачи: качество сигналов, фичей, моделей, стабильность обучения, целостность данных и производительность сервинга
• Масштабировать ML-модели и системы обучения под рост объёма данных, сложности моделей и вычислительных требований
• Повышать эффективность обучения и инференса: оптимизация вычислений, загрузки данных, памяти, распределённого исполнения и использования железа
• Создавать масштабируемые инструменты и фреймворки для оценки сигналов и фичей, обучения, экспериментов, деплоя, мониторинга и отладки
• Проектировать и анализировать офлайн- и онлайн-эксперименты для оценки вклада сигналов и улучшений моделей
• Тесно работать с командами engineering, data и product для вывода новых сигналов и ML-подходов в продакшен

Требования

• Bachelor's degree в Computer Science, Computer Engineering, Machine Learning или смежной технической области, либо эквивалентный практический опыт
• 4+ года опыта разработки и деплоя ML-систем в продакшене
• Опыт в machine learning или deep learning в областях рекомендаций, ранжирования, retrieval, предсказания, рекламы, representation learning или смежных
• Опыт разработки и обучения ML-моделей на крупномасштабных датасетах
• Сильное понимание основ ML: архитектуры моделей, оптимизация, representation learning, feature engineering, оценка моделей
• Сильные навыки программирования и software engineering, опыт построения надёжных продакшен-систем
• Опыт с современными deep learning фреймворками, такими как PyTorch или TensorFlow
• Опыт диагностики и решения проблем с качеством данных и фичей, качеством моделей, обучением или производительностью сервинга

Условия

• Конкурентный совокупный компенсационный пакет с подходом pay for performance
• Equity и другие формы incentive compensation
• Медицинская, стоматологическая, офтальмологическая страховка, страхование жизни и disability
• Пенсионный план 401(k)
• Неограниченный discretionary time off
• 10 оплачиваемых праздничных дней в год
• 80 часов оплачиваемого sick leave в год
• Базовая зарплата в Калифорнии: $150,000—$224,000 USD
• Окно подачи заявок: около 30 дней с даты публикации

Навыки

• Machine Learning
• Deep Learning
• PyTorch
• TensorFlow
• Recommendation Systems
• Ranking
• Retrieval
• Representation Learning
• Feature Engineering
• Multi-task Learning
• Distributed Training
• GPU Optimization
• Online Experiments
• Python