Estados Unidos
The MITRE Corporation
Meta
Ingeniero/a de Software, Machine Learning RecSys
Estados Unidos
Sunnyvale, California, United States
JavaScriptPythonJavaC++PHP
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
Meta está buscando ingenieros/as de Machine Learning con talento para unirse a nuestros equipos en la creación de productos de vanguardia, con la misión de conectar a miles de millones de personas en todo el mundo. Como miembro de nuestro equipo, tendrás la oportunidad de trabajar en problemas técnicos complejos, crear nuevas funcionalidades y mejorar productos existentes en diversas plataformas, incluyendo dispositivos móviles y aplicaciones web. Nuestros equipos están constantemente superando los límites de la experiencia de usuario, y buscamos personas apasionadas que puedan ayudarnos a avanzar en la forma en que las personas se conectan a nivel mundial. Si te interesa unirte a un equipo de clase mundial y trabajar en proyectos emocionantes que tienen un impacto significativo, te animamos a postularte.
Responsabilidades
- Colaborar con equipos multifuncionales (producto, diseño, operaciones, infraestructura) para crear experiencias de aplicación innovadoras.
- Implementar interfaces de usuario personalizadas utilizando las últimas técnicas y tecnologías de programación.
- Desarrollar componentes de software reutilizables para la interconexión con plataformas back-end.
- Analizar y optimizar código para calidad, eficiencia y rendimiento.
- Liderar esfuerzos técnicos o de producto complejos y proporcionar orientación técnica a compañeros.
- Diseñar arquitecturas de sistemas eficientes y escalables que impulsen aplicaciones complejas.
- Identificar y resolver problemas de rendimiento y escalabilidad.
- Trabajar en una variedad de lenguajes de programación y tecnologías.
- Establecer la propiedad de componentes, funcionalidades o sistemas con un entendimiento experto de extremo a extremo.
Cualificaciones Mínimas
- Grado en Ciencias de la Computación, Ingeniería Informática, campo técnico relevante o experiencia práctica equivalente.
- 2+ años de experiencia en programación en un lenguaje de programación relevante.
- 1+ años de experiencia práctica en una o más de las siguientes áreas: machine learning, sistemas de recomendación, llms o inteligencia artificial.
- Experiencia con lenguajes de scripting como Python, Javascript o Hack.
- Experiencia en el desarrollo de modelos de machine learning a escala, desde su concepción hasta el impacto comercial.
- Conocimientos de desarrollo y depuración en C/C++ y Java, o experiencia con lenguajes de scripting como Python, Perl, PHP y/o scripts de shell.
- Historial de establecimiento de dirección técnica para un equipo, fomento del consenso y asociaciones interfuncionales exitosas.
- Experiencia demostrada en el diseño, construcción o despliegue de sistemas de recomendación (por ejemplo, filtrado colaborativo, basado en contenido, enfoques híbridos, personalización a escala).
- Experiencia en la construcción y entrega de trabajo de alta calidad y logro de alta fiabilidad.
- Experiencia en la mejora de la calidad a través de revisiones de código reflexivas, pruebas adecuadas, despliegue correcto, monitorización y cambios proactivos.
Cualificaciones Preferidas
- Máster o Doctorado en Ciencias de la Computación u otro campo relacionado con ML.
- Exposición a patrones arquitectónicos de aplicaciones de software a gran escala.
- Experiencia con lenguajes de scripting como Pytorch y TensorFlow.
- Publicaciones en conferencias/revistas de primer nivel, patentes o contribuciones de código abierto en el espacio de recomendaciones o LLM.
- Experiencia práctica trabajando con modelos de lenguaje grandes (LLMs), como BERT, GPT o arquitecturas similares, incluyendo ajuste fino, integración o aplicación en entornos de producción.
- Capacidad demostrada para integrar herramientas de IA para optimizar/rediseñar flujos de trabajo e impulsar un impacto medible (por ejemplo, ganancias de eficiencia, mejoras de calidad).
- Experiencia en el cumplimiento y la implementación de prácticas de IA responsables y éticas (por ejemplo, evaluación de riesgos, mitigación de sesgos, revisiones de calidad y precisión).
- Desarrollo continuo demostrado de habilidades de IA (por ejemplo, ingeniería de prompts/contexto, orquestación de agentes) y mantenerse al día con las tecnologías emergentes de IA.
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