Estados Unidos
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Jobgether
Engenheiro(a) Staff de Machine Learning, Home Surfaces
Estados Unidos
United States
Python
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
Esta vaga está listada em nome de uma empresa parceira, que gerencia todas as candidaturas e etapas subsequentes. Nossa parceira busca um(a) Engenheiro(a) Staff de Machine Learning, Home Surfaces, baseado(a) nos Estados Unidos.
Como a Jobgether funciona
Usamos um processo de correspondência baseado em IA para garantir que sua candidatura seja revisada de forma rápida, objetiva e justa em relação aos requisitos principais da função. Nosso sistema identifica os candidatos mais adequados, e esta lista é então compartilhada diretamente com a empresa contratante. A decisão final e as próximas etapas (entrevistas, avaliações) são gerenciadas pela equipe interna deles.
Agradecemos seu interesse e desejamos o melhor!
Por que se candidatar através da Jobgether?
Aviso de Privacidade de Dados: Ao enviar sua candidatura, você reconhece que a Jobgether processará seus dados pessoais para avaliar sua candidatura e compartilhar informações relevantes com o empregador contratante. Este processamento baseia-se no interesse legítimo e em medidas pré-contratuais sob as leis de proteção de dados aplicáveis (incluindo o GDPR). Você pode exercer seus direitos (acesso, retificação, exclusão, objeção) a qualquer momento.
#LI-CL1
O(A) Engenheiro(a) Staff de Machine Learning moldará a descoberta de conteúdo personalizado desenvolvendo sistemas de recomendação avançados que ajudam milhões de ouvintes a encontrar podcasts e episódios relevantes. Esta função situa-se na interseção de machine learning, modelos de linguagem de grande escala, personalização e infraestrutura de produção em larga escala. Você liderará o desenvolvimento e a otimização de modelos que impulsionam experiências digitais proeminentes, incluindo feeds personalizados na página inicial e recursos de descoberta orientados por IA. Trabalhando em estreita colaboração com gerentes de produto, engenheiros, cientistas de dados e designers, você traduzirá pesquisas em soluções confiáveis e escaláveis. Você influenciará a estratégia técnica, impulsionará a experimentação e melhorará a qualidade das recomendações, o desempenho do sistema e a eficiência de custos. Esta é uma oportunidade de resolver desafios complexos de machine learning enquanto orienta engenheiros e molda o futuro das experiências personalizadas do usuário.
Responsabilidades
- Assumir, desenvolver e melhorar continuamente os modelos e sistemas de machine learning que impulsionam os feeds personalizados da página inicial, incluindo a experiência de Atalhos.
- Projetar, construir, implantar e otimizar sistemas de recomendação que atendam milhões de usuários globalmente.
- Desenvolver capacidades de recomendação de conteúdo para experiências de usuário emergentes baseadas em IA e agentes.
- Treinar, ajustar (fine-tune), avaliar e otimizar modelos de linguagem de grande escala usando abordagens como ajuste fino supervisionado (SFT), destilação de conhecimento e técnicas de treinamento com eficiência de parâmetros, incluindo LoRA.
- Colaborar com gerentes de produto, engenheiros de software, cientistas de dados e designers para definir objetivos de produto, estabelecer estratégias de experimentação e entregar recursos de personalização eficazes.
- Projetar e executar testes A/B e experimentos online para avaliar o desempenho do modelo, medir os resultados do usuário e orientar melhorias iterativas.
- Estabelecer práticas robustas de avaliação, monitoramento e otimização de modelos para melhorar a relevância, confiabilidade, latência e eficiência de custos das recomendações.
- Aprimorar plataformas de machine learning, pipelines de dados, fluxos de trabalho de orquestração e infraestrutura de produção para suportar personalização em larga escala.
- Liderar a tomada de decisões técnicas em espaços de problemas ambíguos e contribuir para a arquitetura e estratégia de longo prazo dos sistemas de recomendação.
- Orientar e apoiar outros engenheiros de machine learning, promover o compartilhamento de conhecimento e fortalecer os padrões e práticas de engenharia em toda a equipe.
Requisitos
- Ampla experiência no desenvolvimento, implantação e operação de sistemas de machine learning em ambientes de produção.
- Profundo conhecimento em sistemas de recomendação, modelos de ranqueamento, personalização ou plataformas de descoberta de conteúdo em larga escala.
- Forte proficiência em Python e experiência prática na construção de soluções de machine learning usando PyTorch.
- Experiência prática em treinamento, ajuste fino, avaliação e otimização de modelos de linguagem de grande escala, incluindo técnicas como SFT, destilação e LoRA.
- Compreensão de inferência de modelos em larga escala, incluindo gerenciamento de latência, confiabilidade, escalabilidade e otimização de custos.
- Experiência em projetar, implementar e interpretar experimentos online e testes A/B para medir o impacto e melhorar as experiências do usuário.
- Experiência na operação de cargas de trabalho distribuídas de machine learning usando frameworks como Ray, FSDP, HSDP ou tecnologias comparáveis.
- Experiência na construção e manutenção de pipelines de dados e sistemas de orquestração de fluxo de trabalho usando ferramentas como Flyte, Airflow, BigQuery e plataformas de armazenamento em nuvem.
- Forte julgamento técnico e capacidade de influenciar decisões de arquitetura e engenharia além da sua equipe imediata.
- Excelentes habilidades de comunicação e colaboração, com a capacidade de trabalhar efetivamente com partes interessadas técnicas e não técnicas.
- Mentalidade focada no usuário e compromisso em aplicar machine learning de forma ponderada para melhorar a descoberta e o engajamento de conteúdo.
- Localização e colaboração: Deve estar baseado em uma região da América do Norte onde o empregador tenha um local de trabalho estabelecido, com disponibilidade para colaborar dentro do horário de trabalho do fuso horário Eastern Time.
Benefícios
- Salário base anual: $227,495–$324,993 para funcionários baseados nos EUA.
- Equity: Remuneração adicional em ações além do salário base.
- Plano de saúde: Cobertura de saúde como parte do pacote de benefícios do funcionário.
- Licença parental remunerada: Seis meses de licença parental remunerada.
- Previdência privada: Plano de aposentadoria 401(k).
- Folgas remuneradas: 23 dias de folga remunerados anualmente.
- Feriados flexíveis: 13 feriados flexíveis remunerados.
- Licença médica remunerada: Licença médica remunerada para apoiar a saúde e o bem-estar.
- Auxílio-refeição mensal: Apoio financeiro para refeições.
- Arranjos de trabalho flexíveis: Flexibilidade de localização dentro de regiões elegíveis da América do Norte, sujeito aos locais de trabalho disponíveis.
- Ambiente de trabalho inclusivo: Um compromisso com a igualdade de oportunidades, diversidade, acessibilidade e adaptações razoáveis durante todo o processo de recrutamento.
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