Ingeniero/a Senior de Machine Learning, Recomendaciones

En Lyft, nuestro propósito es servir y conectar. Aspiramos a lograrlo cultivando un entorno de trabajo donde todos los miembros del equipo se sientan integrados y tengan la oportunidad de prosperar.

Con mil millones de viajes al año y sumando, Lyft está resolviendo problemas complejos en un sector en rápido crecimiento, con una gran cantidad de datos y soluciones creativas en Rider, Marketplace, Growth y más allá. Si bien los enfoques tradicionales de optimización y descomposición de problemas son suficientes para transformar el transporte, la construcción de una plataforma de próxima generación para un transporte de bajo coste y ultra inmersivo con el fin de mejorar la vida de las personas requiere un ML moderno que utilice datos a escala de petabytes. Nuestros ingenieros de Machine Learning altamente motivados trabajan en estos desafíos y definen soluciones para impactar directamente en varios aspectos de nuestro negocio principal.

Si eres una persona con pensamiento crítico, experiencia en flujos de trabajo de machine learning y LLMs, te apasiona resolver problemas de negocio mediante datos y trabajar en un entorno dinámico, creativo y colaborativo, te estamos buscando.

Buscamos un/a Ingeniero/a Senior de Machine Learning para unirse al equipo de Rider Applied AI y liderar el diseño, desarrollo y despliegue de sistemas de inteligencia artificial y machine learning de vanguardia.

Este puesto requiere un pensador estratégico capaz de equilibrar la arquitectura de sistemas de alto nivel con la implementación técnica práctica. Colaborarás con varios equipos para dar forma al futuro del transporte compartido aprovechando la IA, Machine learning y la ciencia de datos.

• Excelentes opciones de seguro médico, dental y de visión con programas adicionales disponibles al inscribirse

• Beneficios de salud mental

• Beneficios de planificación familiar

• Beneficios para el cuidado de niños y mascotas

• Plan 401(k) con aportación de la empresa para ayudar a ahorrar para tu futuro

• Además de los 12 días festivos observados, los miembros del equipo asalariados tienen tiempo libre remunerado discrecional, los miembros del equipo por horas tienen 15 días de tiempo libre remunerado

• 18 semanas de baja parental remunerada. Los padres biológicos, adoptivos y de acogida son todos elegibles

• Beneficios de transporte subvencionados

• Créditos mensuales de Lyft y membresía gratuita de Lyft Pink

Lyft es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades y está comprometido con un lugar de trabajo inclusivo que fomenta la integración. Todos los solicitantes cualificados recibirán consideración para el empleo sin distinción de raza, color, religión, sexo, orientación sexual, identidad de género, origen nacional, estado de discapacidad, estado de veterano protegido, edad, información genética o cualquier otra base prohibida por la ley. También consideramos a solicitantes cualificados con antecedentes penales de acuerdo con la ley federal, estatal y local aplicable.

Lyft valora enormemente que los empleados trabajen en la oficina para fomentar un entorno de trabajo colaborativo y la cultura de la empresa. Este puesto será presencial en un horario híbrido: se espera que los miembros del equipo trabajen en la oficina 3 días a la semana los lunes, miércoles y jueves. Lyft considera que trabajar en la oficina al menos 3 días a la semana es una función esencial de este puesto híbrido. Tu reclutador puede compartir más información sobre los diversos beneficios en la oficina que ofrece Lyft. Además, los puestos híbridos tienen la flexibilidad de trabajar desde cualquier lugar hasta 4 semanas al año. #Hybrid

El rango salarial base esperado para este puesto en el área de San Francisco es $162,800 - $203,500, sin incluir posibles ofertas de capital, bonificaciones o beneficios. Los rangos salariales dependen de una variedad de factores, incluyendo cualificaciones, experiencia y ubicación geográfica. Tu reclutador puede compartir más información sobre el rango salarial específico para tu ubicación de trabajo y otros factores durante el proceso de contratación.