Senior Software Engineer, AI/ML, Google Labs

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

Senior-инженер в Google Labs для инкубации ранних AI-проектов. Быстрое прототипирование агентных систем и проверка их ценности и реализуемости в коротких исследовательских спринтах.

Задачи

• Проектировать и создавать Minimum Viable Tests (MVTs) и функциональные прототипы для быстрой дерискации новых концепций AI-агентов
• Выполнять целевые технические спайки для доказательства осуществимости и преодоления архитектурных препятствий в рамках 4-недельных исследовательских спринтов
• Применять экспертизу в агентных системах: планирование, память, управление контекстом, использование инструментов и циклы
• Совмещать обязанности software engineering, product management, research, data science и UX research
• Проектировать быстрые тесты для проверки пользовательской ценности, стратегической ценности и реализуемости
• Анализировать ранние технические и пользовательские сигналы для оценки жизнеспособности проекта

Требования

• Bachelor’s degree или эквивалентный практический опыт
• 5 лет опыта разработки ПО на одном или нескольких языках программирования
• 3 года опыта тестирования, поддержки или запуска программных продуктов и 1 год опыта проектирования и архитектуры ПО
• 3 года опыта в одной или нескольких областях: speech/audio, reinforcement learning, ML infrastructure или другая специализация в ML
• 3 года опыта сквозного Machine Learning (деплой моделей, оценка моделей, обработка данных, отладка)
• Предпочтительно: Master's degree или PhD в Computer Science или смежной технической области
• Предпочтительно: 5 лет опыта с структурами данных и алгоритмами
• Предпочтительно: 1 год опыта на технической лидерской роли
• Предпочтительно: опыт разработки доступных технологий

Условия

• Зарплата $174000 - $252000 (USD)
• Целевой бонус 15%
• Equity
• Benefits
• Возможность выбрать предпочтительное место работы: Mountain View, CA или New York, NY
• В большинстве случаев собеседования проходят очно

Навыки

• Machine Learning
• AI agents
• reinforcement learning
• ML infrastructure
• Speech/audio
• Data structures
• Algorithms
• Software design
• Architecture
• Model deployment
• Model evaluation
• Data processing