Senior Software Engineer, AI/ML, Google Workspace

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

Инженер в команду Google Workspace, работающую над AI-функциями Gmail, Docs, Drive, Calendar, Sheets, Vids и Meet. Задачи — разработка ML-решений и инфраструктуры совместно с Google DeepMind.

Задачи

• Писать и тестировать код разработки продуктов или систем
• Взаимодействовать с коллегами и стейкхолдерами через дизайн- и код-ревью для соблюдения лучших практик
• Дополнять документацию или обучающие материалы и адаптировать их под обновления продукта и фидбек пользователей
• Триажить проблемы продукта или системы, отлаживать и отслеживать их устранение, анализируя источники проблем и влияние на оборудование, сеть или качество сервиса
• Проектировать и реализовывать решения в одной или нескольких специализированных ML-областях, использовать ML-инфраструктуру и демонстрировать экспертизу в выбранной области

Требования

• Степень бакалавра или эквивалентный практический опыт
• 5 лет опыта программирования на Python или C++
• 3 года опыта тестирования, поддержки или запуска программных продуктов и 1 год опыта в проектировании и архитектуре ПО
• 3 года опыта в одной или нескольких областях: речь/аудио, reinforcement learning, ML-инфраструктура или другая специализация в ML
• 3 года опыта со сквозным Machine Learning (деплой моделей, оценка, оптимизация, обработка данных, отладка)
• Предпочтительно: магистратура или PhD в Computer Science или смежной технической области
• Предпочтительно: 5 лет опыта со 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: Sunnyvale, CA или Mountain View, CA
• В большинстве случаев собеседования проходят очно

Навыки

• Python
• C++
• Machine Learning
• ML infrastructure
• Speech/audio
• Reinforcement learning
• Data structures
• Algorithms
• Software design and architecture