Senior Machine Learning Engineer, Recommendations

Bei Lyft ist es unser Ziel, zu dienen und zu verbinden. Wir erreichen dies, indem wir ein Arbeitsumfeld schaffen, in dem sich alle Teammitglieder zugehörig fühlen und die Möglichkeit haben, sich zu entfalten.

Mit einer Milliarde Fahrten pro Jahr und steigender Tendenz löst Lyft komplexe Probleme in einem schnell wachsenden Bereich mit einer Vielzahl an Daten und kreativen Lösungen in den Bereichen Rider, Marketplace, Growth und darüber hinaus. Während traditionelle Ansätze zur Optimierung und Problemzerlegung ausreichen, um den Transportsektor zu revolutionieren, erfordert der Aufbau einer Plattform der nächsten Generation für kostengünstige, ultra-immersive Mobilität zur Verbesserung der Lebensqualität moderner ML unter Nutzung von Daten im Petabyte-Maßstab. Unsere hochmotivierten Machine Learning Engineers arbeiten an diesen anspruchsvollen Problemen und definieren Lösungen, die sich direkt auf verschiedene Aspekte unseres Kerngeschäfts auswirken.

Wenn Sie kritisch denken, Erfahrung mit machine learning-Workflows und LLMs haben, leidenschaftlich daran interessiert sind, geschäftliche Probleme mithilfe von Daten zu lösen, und gerne in einem dynamischen, kreativen und kollaborativen Umfeld arbeiten, suchen wir genau Sie.

Wir suchen einen Senior Machine Learning Engineer, der sich unserem Rider Applied AI-Team anschließt und das Design, die Entwicklung sowie die Implementierung modernster machine learning- und KI-Systeme leitet.

Diese Rolle erfordert einen strategischen Denker, der eine hochrangige Systemarchitektur mit praktischer technischer Umsetzung in Einklang bringen kann. Sie werden teamübergreifend zusammenarbeiten, um die Zukunft des Ride-Sharings durch den Einsatz von KI, Machine learning und Data Science zu gestalten.

• Großartige Optionen für Kranken-, Zahn- und Augenversicherung mit zusätzlichen Programmen bei Anmeldung

• Leistungen für psychische Gesundheit

• Leistungen zur Familienplanung

• Leistungen für Kinderbetreuung und Haustiere

• 401(k)-Plan mit Arbeitgeberzuschuss zur Unterstützung Ihrer Altersvorsorge

• Zusätzlich zu den 12 gesetzlichen Feiertagen erhalten festangestellte Teammitglieder diskretionären bezahlten Urlaub, stundenweise bezahlte Teammitglieder erhalten 15 Tage bezahlten Urlaub

• 18 Wochen bezahlter Elternzeit. Biologische, Adoptiv- und Pflegeeltern sind alle anspruchsberechtigt

• Subventionierte Pendlerzuschüsse

• Monatliche Lyft-Guthaben und kostenlose Lyft Pink-Mitgliedschaft

Lyft ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert und sich einem inklusiven Arbeitsplatz verschrieben hat, der Zugehörigkeit fördert. Alle qualifizierten Bewerber werden unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, nationaler Herkunft, Behinderungsstatus, geschütztem Veteranenstatus, Alter, genetischen Informationen oder anderen gesetzlich verbotenen Grundlagen berücksichtigt. Wir berücksichtigen auch qualifizierte Bewerber mit krimineller Vergangenheit im Einklang mit geltendem Bundes-, Landes- und lokalem Recht.

Lyft legt großen Wert darauf, dass Mitarbeiter im Büro arbeiten, um ein kollaboratives Arbeitsumfeld und die Unternehmenskultur zu fördern. Diese Rolle wird im Büro in einem hybriden Zeitplan ausgeübt – von Teammitgliedern wird erwartet, dass sie 3 Tage pro Woche montags, mittwochs und donnerstags im Büro arbeiten. Lyft betrachtet die Arbeit im Büro an mindestens 3 Tagen pro Woche als wesentliche Funktion dieser hybriden Rolle. Ihr Recruiter kann Ihnen weitere Informationen zu den verschiedenen Vergünstigungen im Büro geben, die Lyft anbietet. Darüber hinaus haben hybride Rollen die Flexibilität, bis zu 4 Wochen pro Jahr von überall aus zu arbeiten. #Hybrid

Die erwartete Grundgehaltsspanne für diese Position im Raum San Francisco liegt bei $162,800 - $203,500, exklusive potenzieller Aktienoptionen, Boni oder Leistungen. Die Gehaltsspannen hängen von einer Vielzahl von Faktoren ab, einschließlich Qualifikationen, Erfahrung und geografischem Standort. Ihr Recruiter kann Ihnen während des Einstellungsprozesses weitere Informationen zur spezifischen Gehaltsspanne für Ihren Arbeitsort und andere Faktoren geben.