Senior Staff Software Engineer, AI/ML, Google Cloud
Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.
Senior Staff инженер в команду Cloud GPU в Google Cloud. Отвечает за жизненный цикл GPU-инфраструктуры и AI-платформы для задач обучения и инференса.
Задачи
- Выполнять технические роадмапы для экосистемы GPU, предугадывая изменения рынка
- Совместно с инженерными командами интегрировать новые архитектуры GPU в Google Compute Engine (GCE)
- Курировать жизненный цикл ускорительных решений, обеспечивая стабильную производительность приложений
- Выступать техническим адвокатом при критических инцидентах и транслировать фидбек клиентов в улучшения платформы
- Проектировать надёжные программные решения под требования масштабируемости и производительности глобальной сети Google Cloud
Требования
- Bachelor’s degree или эквивалентный практический опыт
- 8 лет опыта в разработке ПО
- 7 лет опыта руководства технической стратегией проектов, ML-дизайном и оптимизацией ML-инфраструктуры промышленного масштаба (деплой, оценка моделей, обработка данных, отладка, fine tuning)
- 5 лет опыта проектирования и архитектуры, тестирования и запуска программных продуктов
- Предпочтительно: Master’s degree или PhD в Engineering, Computer Science или смежной области
- 8 лет опыта с структурами данных и алгоритмами
- 5 лет опыта в технической лидерской роли с управлением проектными командами
- 3 года опыта в сложной матричной организации с кросс-функциональными проектами
Условия
- Медицинская, стоматологическая, зрительная страховка, страхование жизни и инвалидности
- Пенсионный план 401(k) с вкладом компании
- 20 дней отпуска в год
- 40 часов больничных в год (69 часов для Сиэтла), включая 5 дополнительных дней
- Декретный отпуск 28–30 недель
- 18 недель отпуска по уходу за ребёнком
- 13 оплачиваемых праздничных дней в год
- Зарплата $262000 - $364000 (USD) + 25% бонус + equity + benefits
Навыки
- AI/ML
- GPU
- Google Compute Engine (GCE)
- ML infrastructure
- model deployment
- model evaluation
- fine tuning
- data structures
- algorithms
- distributed computing
- large-scale system design
- Vertex AI
- TPU