Senior Software Engineer, AI/ML, Google Play

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

Senior-инженер в команду Google Play для разработки и внедрения решений в области AI/ML. Работа над масштабными системами, ML-инфраструктурой и специализированными ML-направлениями.

Задачи

• Писать и тестировать код для разработки продуктов или систем
• Взаимодействовать с коллегами и стейкхолдерами через ревью дизайна и кода для соблюдения лучших практик
• Дополнять существующую документацию или обучающие материалы и адаптировать контент на основе обновлений продукта и обратной связи
• Триажить проблемы продукта или системы, отлаживать и отслеживать их, анализируя источники проблем и влияние на оборудование, сеть или качество сервиса
• Проектировать и реализовывать решения в одной или нескольких специализированных ML-областях, использовать ML-инфраструктуру и демонстрировать экспертизу в выбранной области

Требования

• Степень бакалавра или эквивалентный практический опыт
• 5 лет опыта программирования на Python или C++
• 3 года опыта тестирования, поддержки или запуска программных продуктов
• 1 год опыта в разработке программного дизайна и архитектуры
• 3 года опыта в одной или нескольких областях: речь/аудио, обучение с подкреплением, ML-инфраструктура или специализация в другой ML-области
• 3 года опыта работы с ML-инфраструктурой (развертывание моделей, оценка моделей, оптимизация, обработка данных, отладка)
• Предпочтительно: степень магистра или PhD в области компьютерных наук или смежной технической области
• Предпочтительно: 5 лет опыта работы со структурами данных и алгоритмами
• Предпочтительно: 1 год опыта на технической руководящей роли
• Предпочтительно: опыт разработки доступных технологий

Условия

• Оплата: $174000 - $252000 (USD) + 15% бонус + акции + льготы
• Индивидуальная оплата определяется навыками, опытом и образованием/подготовкой
• В большинстве случаев собеседования проводятся очно

Навыки

• Python
• C++
• ML infrastructure
• model deployment
• model evaluation
• optimization
• data processing
• debugging
• data structures
• algorithms
• speech/audio
• reinforcement learning