Staff Software Engineer, AI/ML, ML Infrastructure, Search Ads

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

Инженер в команду Google Ads для работы над ML-инфраструктурой и моделированием в масштабе, с применением передовых ML и GenAI-моделей (Gemini) для рекламных продуктов.

Задачи

• Работать над различными аспектами ML-инфраструктуры и моделирования
• Изменять инфраструктуру (обучение и serving) для поддержки новых техник моделирования и продуктов
• Прототипировать новую инфраструктуру, автоматизацию, workflow и инструменты
• Анализировать и отлаживать производительность, вносить улучшения
• Повышать надёжность, стабильность и удобство инфраструктуры
• Тесно сотрудничать с командой и партнёрами для построения систем, интегрируемых в экосистему
• Взаимодействовать с командами моделирования для выявления проблем и новых сценариев
• Исследовать новые технологии и принимать решения о компромиссах между быстрыми победами и долгосрочной стабильностью

Требования

• Bachelor’s degree или эквивалентный практический опыт
• 8 лет опыта программирования на Python или C++
• 5 лет опыта тестирования и запуска программных продуктов
• 5 лет опыта руководства ML-дизайном и оптимизации ML-инфраструктуры (деплой моделей, оценка, обработка данных, отладка, fine tuning)
• 3 года опыта в software design и архитектуре
• 2 года опыта с GenAI-техниками (LLM, мультимодальные, large vision models) или связанными концепциями
• Предпочтительно: Master’s degree или PhD в Engineering, Computer Science или смежной области
• Предпочтительно: 8 лет опыта с структурами данных и алгоритмами
• Предпочтительно: 3 года опыта в сложной матричной организации с кросс-функциональными проектами
• Предпочтительно: 3 года опыта в технической лидерской роли с руководством проектными командами и определением технического направления

Условия

• Зарплата $207000 - $300000 (USD)
• Целевой бонус 20%
• Equity
• Benefits
• Возможность выбрать предпочтительное место работы: Mountain View, CA или Pittsburgh, PA
• В большинстве случаев собеседования проходят очно

Навыки

• Python
• C++
• ML infrastructure
• model deployment
• model evaluation
• data processing
• debugging
• fine tuning
• GenAI
• large language models
• multi-modal
• large vision models
• computer vision
• data structures
• algorithms
• software design
• architecture
• Gemini