Staff AI/ML Software Engineer, YouTube Ads Creative Foundations

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

Технический лидер в команде YouTube Ads Creative Optimization, отвечающий за архитектуру и масштабирование инфраструктуры для AI/ML-приложений на стыке рекламы, YouTube и GenAI-исследований.

Задачи

• Быть техническим лидером, отвечающим за архитектуру, масштабирование и развитие инфраструктуры для AI/ML-приложений
• Определять технический roadmap и проектировать масштабируемую фундаментальную инфраструктуру: движки креативных данных, пайплайны генерации и рендеринга, фреймворки агентной оркестрации
• Проектировать и оптимизировать распределённые системы для эффективной обработки сложных GenAI- и медиа-нагрузок
• Строить и развивать инфраструктуру экспериментов и обучения для ускорения тренировки, оценки и быстрого деплоя моделей
• Работать с Product Management, Research и руководством для согласования возможностей инфраструктуры с долгосрочными бизнес-целями
• Наставлять и развивать инженеров команды, включая senior- и junior-специалистов, поддерживая культуру технического совершенства

Требования

• Bachelor’s degree in Computer Science, a related technical field, or equivalent practical experience
• 8 years of experience in software development
• 5 years of experience testing, and launching software products
• 5 years of experience building and developing large-scale infrastructure, distributed systems or networks, or experience with compute technologies, storage, or hardware architecture
• 3 years of experience with software design and architecture
• Experience designing or deploying machine learning (ML) infrastructure or platforms
• Proficiency in deep learning frameworks (e.g., TensorFlow, PyTorch) and cloud/distributed data technologies

Условия

• US: $207000 - $300000 (USD) + 20% bonus target + equity + benefits
• In most instances, this position requires in-person interviews as part of the hiring process

Навыки

• TensorFlow
• PyTorch
• Machine Learning
• Generative AI
• Distributed Systems
• Cloud
• Data Structures
• Algorithms
• Software Design
• Architecture