États-Unis
SanMar- External
Ingénieur Senior Machine Learning, Efficacité ML pour la publicité
États-Unis
United States
Python
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Reddit est une communauté de communautés. Elle est bâtie sur des intérêts partagés, la passion et la confiance, et abrite les conversations les plus ouvertes et authentiques sur Internet. Chaque jour, les utilisateurs de Reddit soumettent, votent et commentent les sujets qui leur tiennent le plus à cœur. Avec plus de 100,000 communautés actives et environ 130 millions de visiteurs uniques actifs quotidiens, Reddit est l'une des plus grandes sources d'informations sur Internet. Pour plus d'informations, visitez redditinc.com.
À propos de l'équipe
L'équipe Ads ML Efficiency de Reddit se concentre sur l'accélération, l'évolutivité et l'optimisation des coûts des charges de travail machine learning, permettant à nos équipes Ads ML de développer, lancer et mettre à l'échelle des modèles de plus en plus sophistiqués.
Ce rôle se situe à l'intersection des charges de travail ML, des systèmes d'exécution et de l'effet de levier technique. L'ingénieur travaillera en étroite collaboration avec les équipes de classement, les responsables de service et la plateforme ML pour identifier les goulots d'étranglement importants, mettre en œuvre des améliorations ciblées et relier les améliorations des systèmes et de l'exécution à des résultats mesurables de bout en bout.
Transparence salariale
Lieu : Reddit adopte une approche flexible du travail. Vous ne vivez pas près de nos bureaux ? Aucun problème : vous pouvez travailler à distance depuis n'importe où aux États-Unis ou au Canada.
Cette offre d'emploi peut couvrir plusieurs niveaux de carrière.
En plus du salaire de base, ce poste est éligible à recevoir des capitaux propres sous forme d'unités d'actions restreintes, et selon le poste proposé, il peut également être éligible à recevoir une commission. De plus, Reddit offre une large gamme d'avantages aux employés basés aux États-Unis, notamment une assurance médicale, dentaire et vision, un programme 401(k) avec contribution de l'employeur, des congés généreux pour les vacances et un congé parental. Pour en savoir plus, veuillez visiter redditinc.com/careers/.
Pour offrir une plus grande transparence aux candidats, nous partageons les fourchettes de salaire de base pour toutes les offres d'emploi basées aux États-Unis, quel que soit l'État. Nous établissons des fourchettes de salaire de base standard pour tous les rôles en fonction de la fonction, du niveau et de l'emplacement géographique, comparées à des entreprises en phase de croissance similaire. Les montants finaux des offres sont déterminés par de multiples facteurs, notamment les compétences, l'étendue de l'expérience professionnelle et les licences/titres pertinents, et peuvent varier par rapport aux montants indiqués ci-dessous.
La fourchette de salaire de base pour ce poste est : $216,700—$303,400 USD
Pour certains rôles et emplacements, les entretiens seront enregistrés, transcrits et résumés par intelligence artificielle (IA). Vous aurez la possibilité de refuser l'enregistrement, la transcription et le résumé avant tout entretien programmé.
Pendant l'entretien, nous collecterons les catégories suivantes d'informations personnelles : identifiants, informations professionnelles et liées à l'emploi, informations sensorielles (enregistrement audio/vidéo) et toute autre catégorie d'informations personnelles que vous choisissez de partager avec nous. Nous utiliserons ces informations pour évaluer votre candidature à un emploi ou à un rôle de contractant indépendant, le cas échéant. Nous ne vendrons pas vos informations personnelles et ne les divulguerons à aucun tiers à des fins de marketing. Nous supprimerons tout enregistrement de votre entretien rapidement après avoir pris une décision d'embauche. Pour plus d'informations sur la manière dont nous traiterons vos informations personnelles, y compris leur conservation, veuillez vous référer à notre Politique de confidentialité des candidats pour les employés potentiels et les contractants.
Reddit est fier d'être un employeur garantissant l'égalité des chances et s'engage à constituer une main-d'œuvre représentative des diverses communautés que nous servons. Reddit s'engage à fournir des aménagements raisonnables pour les personnes qualifiées handicapées et les anciens combattants handicapés dans nos procédures de candidature. Si, en raison d'un handicap, vous avez besoin d'un aménagement pendant le processus d'entretien, veuillez en informer votre recruteur.
Vos missions
- Prendre en charge les initiatives d'optimisation des performances de bout en bout pour les charges de travail ML de production à fort impact, de l'identification des goulots d'étranglement et de la mise en œuvre jusqu'à la validation et le déploiement en production.
- Profiler et diagnostiquer les goulots d'étranglement des performances ML à travers l'exécution des modèles, les frameworks, les runtimes, la mémoire, l'utilisation CPU/GPU et l'infrastructure en utilisant des benchmarks et des mesures rigoureux.
- Concevoir et mettre en œuvre des améliorations de performance impliquant l'exécution d'inférence, le comportement du runtime, le traitement par lots, la gestion de la mémoire, la précision, l'intégration de compilateurs, les opérateurs personnalisés, les kernels ou d'autres techniques pertinentes.
- Améliorer l'efficacité et l'évolutivité de l'entraînement et du service ML, en optimisant la latence, le débit, l'utilisation du matériel et les coûts tout en maintenant la qualité du modèle et la fiabilité en production.
- Soutenir des lancements de modèles plus rapides et plus sûrs grâce à l'analyse comparative des performances, aux tests de charge, à la détection de régressions et aux améliorations de la préparation au lancement.
- Collaborer avec les ingénieurs modèles et les équipes de plateforme pour identifier les opportunités à fort levier, intégrer les optimisations en toute sécurité et valider l'impact mesurable de bout en bout.
- Développer des capacités de performance réutilisables, y compris des benchmarks, des outils, des modèles d'optimisation et des conseils techniques qui accélèrent le développement et le déploiement futurs des modèles.
- Contribuer à l'orientation technique et encadrer les ingénieurs par une collaboration pratique, des revues de code, le débogage des performances et le partage des connaissances.
Ce que nous recherchons
- Expérience pratique en ingénierie des performances ML : capacité démontrée à diagnostiquer et à mettre en œuvre des améliorations de performance significatives dans des charges de travail ML en production ou pertinentes pour la production.
- Expertise approfondie dans au moins un domaine de performance ML, tel que l'exécution d'inférence, les runtimes ML, l'intégration de compilateurs, l'optimisation GPU/kernel, les systèmes de mémoire ou l'exécution de l'entraînement.
- Solides compétences en profilage et en benchmarking : capacité à identifier systématiquement les goulots d'étranglement, à établir des bases de référence fiables et à valider des améliorations mesurables de bout en bout.
- Solides fondamentaux en génie logiciel : expérience dans la mise en œuvre, le débogage, le test et la maintenance de systèmes sensibles aux performances, avec une maîtrise de Python et des technologies de programmation système pertinentes.
- Compréhension des systèmes ML : familiarité avec les frameworks ML de production et les compromis de performance entre l'exécution du modèle, le runtime, la mémoire, le matériel et l'infrastructure.
- Jugement en ingénierie de production : capacité à équilibrer les améliorations de performance avec la correction numérique, la qualité du modèle, la fiabilité, la maintenabilité et un déploiement sécurisé.
- Bon sens du client et de la plateforme : capacité à résoudre des goulots d'étranglement concrets tout en gardant à l'esprit la maintenabilité, l'adoption et la réutilisation future.
- Solides compétences en communication : capacité à expliquer clairement les compromis aux ingénieurs et aux équipes partenaires.
Les plus
- Expérience dans l'optimisation de charges de travail d'inférence ou d'entraînement à grande échelle, en particulier dans les systèmes de recommandation, le classement, la recherche ou la récupération.
- Expérience avec PyTorch, y compris l'optimisation des performances à l'aide de technologies telles que Dynamo, Inductor, AOTI, torch.export ou des opérateurs personnalisés.
- Expérience avec les runtimes d'inférence, l'exécution GPU ou les technologies de performance telles que TensorRT, ONNX Runtime, CUDA, Triton, LLVM/MLIR ou des systèmes équivalents.
- Expérience avec l'optimisation matérielle, y compris le traitement par lots, la gestion de la mémoire, la fusion d'opérateurs, la précision mixte, la quantification ou l'efficacité des accélérateurs.
- Expérience avec les performances de l'entraînement distribué, y compris l'utilisation du GPU, la communication, le chargement des données, l'efficacité de la mémoire ou l'optimisation du temps d'étape d'entraînement.
- Expérience dans la création de benchmarks de performance, d'outils de profilage, de détection de régressions, de capacités de préparation au lancement ou d'outils d'observabilité des coûts pour les charges de travail ML.
- Expérience de travail avec des équipes de modélisation ML, de service et d'infrastructure de plateforme.
Une connaissance spécialisée des internes de compilateurs ou le développement de kernels CUDA/Triton personnalisés sont appréciés mais non requis. Nous valorisons la profondeur démontrée en ingénierie des performances, un jugement technique solide et un impact mesurable sur la charge de travail plutôt que la familiarité avec un outil ou un framework particulier.
Avantages
- Programmes d'avantages mondiaux adaptés à votre style de vie, de l'espace de travail au développement professionnel en passant par le soutien aux aidants
- Soutien à la planification familiale
- Soins d'affirmation de genre
- Avantages en matière de santé mentale et de coaching
- Régime de retraite personnel de groupe avec contribution de l'employeur
- Régime privé d'assurance médicale et dentaire
- Programmes de remplacement de revenu
- Programme de vélo-travail
- Vacances flexibles et congés bénévoles rémunérés
- Congé parental rémunéré généreux
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