Software Engineer III, AI/ML, Search

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

Инженер-разработчик в команду Google Search, работа над AI/ML-направлением поиска. Разработка кода, ML-инфраструктура, оптимизация моделей и обработка данных в масштабе миллиардов пользователей.

Задачи

• Писать код для разработки продуктов или систем
• Взаимодействовать с коллегами и стейкхолдерами через дизайн- и код-ревью для соблюдения лучших практик (стиль кода, точность, тестируемость, эффективность)
• Дополнять существующую документацию или обучающие материалы и адаптировать контент под обновления продукта и обратную связь
• Триажить проблемы продукта или системы, отлаживать и отслеживать их, анализируя источники проблем и влияние на оборудование, сеть или работу сервисов и качество
• 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 ПО на одном или нескольких языках программирования, либо 1 год опыта при наличии продвинутой степени
• 1 год опыта в одном или нескольких направлениях: речь/аудио, обучение с подкреплением, ML-инфраструктура или специализация в другой ML-области
• 1 год опыта работы с ML-инфраструктурой (развёртывание моделей, оценка моделей, оптимизация, обработка данных, отладка)
• Предпочтительно: магистратура или PhD в Computer Science или смежных технических областях
• Предпочтительно: 2 года опыта работы со структурами данных и алгоритмами
• Предпочтительно: опыт разработки доступных технологий

Условия

• Зарплата в США: $147000 - $210000 (USD) + 15% бонус + equity + бенefits
• В большинстве случаев собеседования проходят вживую
• Возможность переключаться между командами и проектами по мере роста
• Индивидуальная оплата определяется навыками, опытом и образованием/обучением

Навыки

• ML infrastructure
• model deployment
• model evaluation
• optimization
• data processing
• debugging
• reinforcement learning
• speech/audio
• data structures
• algorithms