Staff ML Software Engineering Manager, Google Display Ads

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

Руководитель ML-направления в команде Google Display Ads: технический лид и менеджер команды, отвечающей за generative retrieval и LLM-системы персонализации и ранжирования рекламы в глобальном масштабе.

Задачи

• Определять долгосрочный технический роадмап и архитектуру высокопроизводительных моделей, эмбеддингов, generative retrieval и систем в масштабе
• Внедрять передовые AI и LLM-подходы для улучшения релевантности, качества моделей и эффективности систем
• Оптимизировать обучение и инференс, максимизируя загрузку TPU/GPU-кластеров и качество production-кода (например, на C++)
• Руководить командой ML- и software-инженеров, давать техническое наставничество и повышать инженерную культуру
• Кросс-функционально взаимодействовать с ML Research, Product Management и инфраструктурными командами для вывода концептов в production

Требования

• Bachelor's degree или эквивалентный практический опыт
• 8 лет опыта в разработке ПО
• 5 лет опыта руководства ML-дизайном и оптимизации ML-инфраструктуры (деплой моделей, оценка, обработка данных, отладка, fine tuning)
• 2 года опыта с современными GenAI-техниками (LLM, Multi-Modal, Large Vision Models) или связанными концептами (language modeling, computer vision)
• 2 года опыта people management или руководства командой
• Опыт software engineering для рекомендательных систем или архитектур feed ranking
• Предпочтительно: Master's degree или PhD в Engineering, Computer Science или смежной технической области
• Предпочтительно: 3 года опыта в сложной матричной организации

Условия

• Зарплата $207000 - $300000 (USD) + 20% bonus target + equity + benefits
• Работа в Google Display Ads над ML-системами для рекламы
• Партнёрство с Google DeepMind, Google Research и Ads AI
• В большинстве случаев собеседования проходят очно

Навыки

• Machine Learning
• LLM
• GenAI
• Multi-Modal
• Large Vision Models
• Computer Vision
• Generative Retrieval
• Recommendation Systems
• Feed Ranking
• TPU
• GPU
• C++
• Model Deployment
• Fine Tuning