Software Engineer III, AI/ML, Search Ads

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

Инженер-разработчик в команду Google Ads, работающую над AI/ML и Gen AI моделями (Gemini) для рекламных продуктов. Задачи на стыке машинного обучения, масштабируемых систем и обработки данных.

Задачи

• Писать код для разработки продуктов и систем
• Взаимодействовать с коллегами и стейкхолдерами через дизайн- и код-ревью, следить за соблюдением лучших практик (стиль кода, точность, тестируемость, эффективность)
• Поддерживать документацию и обучающие материалы, адаптировать контент под обновления продукта и фидбек пользователей
• Триажить проблемы продукта или системы, отлаживать и устранять их, анализируя источники проблем и влияние на инфраструктуру, сеть, качество сервиса
• Реализовывать решения в одной или нескольких специализированных ML-областях, использовать ML-инфраструктуру, участвовать в оптимизации моделей и обработке данных

Требования

• Степень бакалавра или эквивалентный практический опыт
• 2 года опыта разработки на C++ и Java, использования LLM-инструментов для кодинга
• 1 год опыта сквозного машинного обучения (деплой моделей, оценка моделей, обработка данных, отладка)
• 1 год опыта с Gen AI/LLM-инструментами, reinforcement learning, ML-инфраструктурой или другой специализацией в ML
• Предпочтительно: магистратура или PhD по Computer Science или смежной технической специальности
• Опыт с последними исследованиями и трендами в AI/ML
• Опыт проектирования и построения масштабируемых fullstack-систем и self-service платформ
• Знание стека search/Ads
• Отличное аналитическое мышление и навыки анализа данных

Условия

• Зарплата $147000 - $210000 (USD) + 15% bonus target + equity + benefits
• В большинстве случаев собеседования проходят очно
• Работа над AI-инновациями в Google Ads совместно с Google Research и DeepMind

Навыки

• C++
• Java
• LLM
• Gen AI
• Gemini
• Machine Learning
• Reinforcement Learning
• ML infrastructure
• Data processing
• Model deployment
• Model evaluation
• Fullstack systems
• Search/Ads stack