Staff Software Engineer, Google Workspace, AI/ML

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

Staff-инженер в команду Gmail Trust and Compliance Infrastructure. Задача — строить и поддерживать инфраструктуру безопасности и соответствия данных Gmail и Chat, а также обеспечивать быструю разработку GenAI-функций в Gmail, Workspace и Google.

Задачи

• Разрабатывать batch-инфраструктуру следующего поколения для Gmail, обеспечивающую новые пользовательские сценарии
• Участвовать в проектах конвергенции Workspace для укрепления безопасности и доверия
• Работать над технологиями обработки и безопасности данных Gmail и Workspace
• Выявлять и решать full-stack проблемы совместно с командами core-инфраструктуры в инициативах по batch-обработке и валидации данных
• Определять best practices для измерения, мониторинга и повышения безопасности и соответствия данных Gmail и Chat

Требования

• Bachelor’s degree или эквивалентный практический опыт
• 8 лет опыта в разработке ПО
• 5 лет опыта руководства проектированием ML и оптимизацией ML-инфраструктуры (деплой моделей, оценка моделей, обработка данных, отладка, fine tuning)
• 5 лет опыта тестирования и запуска программных продуктов
• 3 года опыта в проектировании и архитектуре ПО
• 8 лет опыта со структурами данных и алгоритмами (предпочтительно)
• 3 года опыта технического лидерства с руководством проектными командами и определением технического направления (предпочтительно)
• 3 года опыта работы в организации с кросс-функциональными или кросс-бизнес проектами (предпочтительно)

Условия

• Зарплата в США: $207000 - $300000 (USD) + 20% bonus target + equity + benefits
• Индивидуальная оплата определяется навыками, опытом и образованием
• В большинстве случаев собеседования проходят очно

Навыки

• Machine Learning
• ML infrastructure
• model deployment
• model evaluation
• data processing
• fine tuning
• data structures
• algorithms
• software design
• architecture
• distributed computing
• large-scale system design
• networking
• data storage
• security
• artificial intelligence
• natural language processing
• full-stack
• batch processing
• data validation