Software Engineer, Applied Research, YouTube Languages Capabilities

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

Инженер-разработчик в команду Languages Capabilities YouTube. Задача — сделать YouTube лучшей платформой для мультиязычного контента, используя AI/ML для масштабируемого дубляжа, субтитров и локализации видео.

Задачи

• Писать код для разработки продуктов и систем
• Взаимодействовать с коллегами и стейкхолдерами через дизайн- и код-ревью, обеспечивая лучшие практики (стиль кода, точность, тестируемость, эффективность)
• Разрабатывать инновационный и успешный опыт дубляжа для создателей YouTube, позволяющий дублировать контент в масштабе с использованием передовых технологий (например, Gemini, Omni)
• Сотрудничать с партнёрскими командами, такими как Google Deepmind и инфраструктурные команды YouTube, для быстрого прототипирования и воплощения исследований в масштабируемые решения
• Создавать фреймворки оценки, включая AutoRaters, для быстрого измерения и итераций

Требования

• Степень бакалавра или эквивалентный практический опыт
• 2 года опыта разработки ПО на C++ или 1 год опыта при наличии продвинутой степени
• 1 год опыта работы с ML-инфраструктурой (развёртывание моделей, оценка моделей, оптимизация, обработка данных, отладка)
• Опыт прототипирования и выпуска ML-продуктов
• Опыт проектирования и разработки сервисов, обслуживающих пользовательский трафик
• Предпочтительно: степень магистра или PhD в Computer Science или смежных технических областях
• Предпочтительно: 2 года опыта работы со структурами данных или алгоритмами
• Предпочтительно: 2 года опыта прикладного ML и масштабирования продукта
• Предпочтительно: опыт разработки доступных технологий
• Предпочтительно: знание/интерес к доступности видео (дубляж, субтитры, переводы)

Условия

• Зарплата в США: $147000 - $210000 (USD) + 15% bonus target + equity + benefits
• Индивидуальная оплата определяется факторами, включая профессиональные навыки, опыт и соответствующее образование или обучение

Навыки

• C++
• ML infrastructure
• model deployment
• model evaluation
• optimization
• data processing
• debugging
• data structures
• algorithms
• applied ML
• Gemini
• Omni
• AutoRaters