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DoorDash USA
Staff Machine Learning Engineer, Fulfillment Planning
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San Francisco, California, United States · Sunnyvale, California, United States
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Über die Stelle
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Hinweis zur Nutzung von KI und automatisierten Tools: Um unseren Einstellungsprozess zu optimieren, nutzt DoorDash ein automatisiertes Rekrutierungstool namens Gem.
So funktioniert es: Gem unterstützt unser Rekrutierungsteam bei der Bewertung von berufsbezogenen Qualifikationen und Merkmalen im Zusammenhang mit der Einstellung. Das Tool ist so konzipiert und wird so verwendet, dass es die menschliche Entscheidungsfindung unterstützt – nicht ersetzt; geschultes Personal trifft endgültige Entscheidungen mit sinnvoller menschlicher Überprüfung und Aufsicht, und DoorDash verwendet Gem oder andere KI-gestützte Tools nicht in einer Weise, die dazu führt, dass Bewerber oder Mitarbeiter aufgrund eines geschützten Merkmals oder Proxys diskriminiert werden oder geschützte Aktivitäten gemäß geltendem Recht ausüben.
Datenspeicherung, Datenschutz und Bias-Audit: Daten, die während dieses Prozesses gesammelt werden, werden gemäß unserer Kandidaten-Datenschutzrichtlinie help.doordash.com/en-us/legal/article/ax-privacy-notice und den geltenden bundesstaatlichen Gesetzen gespeichert. In Übereinstimmung mit dem New Yorker Gesetz 144 ist die unabhängige Zusammenfassung des Bias-Audits für Gem auf unserer Karriereseite careersatdoordash.com/wp-content/uploads/2026/06/Gem-BABL-Bias-Audit-Results-2-1.pdf öffentlich einsehbar.
Hinweis für Bewerber auf Jobs mit Sitz in NYC oder Remote-Jobs, die mit einem Büro in NYC verbunden sind
Wir nutzen Covey als Teil unseres Einstellungs- und/oder Beförderungsprozesses für Stellen in NYC, und bestimmte Funktionen können es als AEDT in NYC qualifizieren. Im Rahmen des Einstellungs- und/oder Beförderungsprozesses stellen wir Covey Stellenanforderungen und von Kandidaten eingereichte Bewerbungen zur Verfügung. Wir haben Covey Scout for Inbound getcovey.com/product/covey-scout-inbound vom August 21, 2023, bis Dezember 21, 2023 genutzt und die Nutzung von Covey Scout for Inbound getcovey.com/product/covey-scout-inbound am 29. Juni 2024 wieder aufgenommen.
Das Covey-Tool wurde von einem unabhängigen Prüfer überprüft. Die Ergebnisse der Prüfung können hier eingesehen werden: Covey getcovey.com/nyc-local-law-144
Hinweis für Bewerber auf Jobs mit Sitz in NYC oder Remote-Jobs, die mit einem Büro in NYC verbunden sind
Wir haben Covey als Teil unseres Einstellungs- und/oder Beförderungsprozesses für Stellen in NYC genutzt, und bestimmte Funktionen können es als AEDT in NYC qualifizieren. Im Rahmen des Einstellungs- und/oder Beförderungsprozesses haben wir Covey Stellenanforderungen und von Kandidaten eingereichte Bewerbungen zur Verfügung gestellt. Wir haben Covey Scout for Inbound vom August 21, 2023, bis Dezember 21, 2023 genutzt. Wir haben die Nutzung von Covey Scout for Inbound am 29. Juni 2024 wieder aufgenommen und die Nutzung von Covey Scout for Inbound am 30. April 2026 eingestellt.
Das Covey-Tool wurde von einem unabhängigen Prüfer überprüft. Die Ergebnisse der Prüfung können hier eingesehen werden: getcovey.com/nyc-local-law-144.
Vorsicht vor Rekrutierungsbetrug: DoorDash, Deliveroo und Wolt werden Sie niemals auffordern, Geld zu bezahlen oder sensible Finanzinformationen während des Einstellungsverfahrens preiszugeben – erfahren Sie mehr über unseren legitimen Einstellungsprozess unter Recruitment Scam Awareness - DoorDash careersatdoordash.com/recruitment-scam-awareness.
ÜBER DAS TEAM
Das Fulfillment Planning Team entwickelt die Intelligenz, die das Logistiknetzwerk von DoorDash antreibt. Wir optimieren, wie Lieferungen über den gesamten Lieferzyklus geplant und ausgeführt werden, um das Kundenerlebnis, die Ergebnisse für Händler, die Effizienz der Dasher und die Rentabilität von DoorDash zu verbessern. Unsere Mission ist es, die Lieferqualität zu verbessern und gleichzeitig die Lieferkosten zu senken. Dies erreichen wir durch die Anwendung von machine learning, Optimierung und Systemtechnik auf die Kernentscheidungen hinter Zuweisung, Routenplanung, Batching, Zeitplanung und Lieferabschätzung.
Das Team arbeitet an einigen der wichtigsten Logistiksysteme von DoorDash, darunter:
- Die Kern-Zuweisungs-Engine, die Lieferungen in Echtzeit mit Dashern abgleicht.
- Echtzeit-ETA- und Lieferabschätzungssysteme für Verbraucher, Dasher und Händler in verschiedenen geografischen Gebieten und allen Geschäftsbereichen.
- Zuweisungs- und Planungsalgorithmen für spezielle Lieferarten, einschließlich Lebensmittel, Einzelhandel, Pakete und Catering.
- ML-Modelle und Optimierungsalgorithmen, die die Nachfrage gestalten, die Servicequalität verbessern und die Kosten senken.
- Logistikdienste der Tier-0, die hohe Zuverlässigkeit, geringe Latenzzeiten und starke operative Disziplin erfordern.
Das Team entwickelt auch wiederverwendbare ML-Systeme und Modellierungsmuster, die im gesamten Logistik-Ökosystem von DoorDash skalierbar sind. Diese Rolle wird helfen, die technische Ausrichtung und die Best Practices für Logistik-ML bei DoorDash zu definieren.
ÜBER DIE ROLLE
Wir suchen einen Staff Machine Learning Engineer, der die Entwicklung, den Aufbau und die Bereitstellung von groß angelegten Produktions-ML-Systemen leitet, die die Echtzeit-Entscheidungsfindung im gesamten Fulfillment-Ökosystem von DoorDash vorantreiben.
Sie beginnen damit, ML-Systeme für die Zuweisung und Lieferabschätzung zu verantworten und arbeiten eng mit Produkt-, Data Science-, Engineering- und Plattformteams zusammen, um die Lieferqualität, die Kosten und die Effizienz zu verbessern. Im Laufe der Zeit können Sie auch zu angrenzenden Bereichen wie Batching, Lieferausführung, Nachfragegestaltung und Logistikoptimierung über die Geschäftsbereiche von DoorDash hinweg beitragen.
Dies ist eine wirkungsvolle Einzelbeitragsrolle für jemanden, der gerne 0→1 ML-Systeme entwickelt, auf Staff-Ebene agiert und die technische Ausrichtung über mehrere Teams hinweg beeinflusst. Sie werden Architekturen definieren, Standards für Modellierung und Bereitstellung festlegen, andere Ingenieure betreuen und mitgestalten, wie DoorDash machine learning im großen Maßstab für die Logistik einsetzt.
SIE SIND BEGEISTERT VON DIESER GELEGENHEIT, WEIL SIE…
- Grundlegende ML-Systeme verantworten und entwickeln, die sich direkt auf die Lieferqualität, die Kosten und die allgemeine Logistikeffizienz bei DoorDash auswirken.
- An herausfordernden, realen machine learning-Problemen arbeiten, einschließlich Echtzeit-Zuweisung, Routenplanung und Lieferabschätzung.
- 0→1 ML-Initiativen leiten und definieren, wie machine learning und Optimierung über Fulfillment-Produkte hinweg angewendet werden.
- Architektur, Strategie und Ausführung für einen Tier-0-Service beeinflussen, der für die Logistikplattform von DoorDash von entscheidender Bedeutung ist.
- Eng mit Produkt-, Data Science- und Plattform-Engineering in einem stark funktionsübergreifenden Umfeld zusammenarbeiten.
- Best Practices für Modellentwicklung, -bereitstellung, -überwachung, -neu-training und -governance etablieren.
- Die zukunftsweisende KI-Vision von DoorDash für die Logistik definieren und leiten: ein LLM-inspiriertes Foundation-Modell für Intelligenz in der Logistik.
- Andere Ingenieure betreuen und die technische Messlatte für Logistik-ML im gesamten Unternehmen erhöhen.
WIR SIND BEGEISTERT VON IHNEN, WEIL…
- Sie verfügen über 8+ Jahre Branchenerfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von machine learning-Systemen im Produktionsmaßstab.
- Sie über starke machine learning-Grundlagen verfügen und wissen, wie Sie diese auf Produktionssysteme im großen Maßstab anwenden.
- Sie sind fließend in Python
- Sie verfügen über praktische Erfahrung mit modernen ML-Frameworks, insbesondere mit deep learning-Frameworks.
- Sie haben missionskritische ML-Modelle oder -Systeme in der Produktion entworfen, gestartet und betrieben, einschließlich Überwachung, Neutraining, Zuverlässigkeit und Governance.
- Sie können komplexe technische Projekte End-to-End leiten und Stakeholder in mehreren Teams oder Organisationen beeinflussen.
- Sie kommunizieren klar mit technischen und nicht-technischen Zielgruppen.
- Sie sind damit vertraut, in mehrdeutigen Problembereichen zu arbeiten und 0→1 Ideen in Produktionssysteme umzusetzen.
- Sie haben groß angelegte ML-Modelle für Empfehlungen, Anzeigen, Marktplätze, Logistik oder andere Domänen entwickelt oder ausgeliefert.
- Sie haben Erfahrung mit Knowledge Distillation von großen Lehrer-Modellen in effiziente Produktionsmodelle.
Vergütung
Das Einstiegsgehalt des erfolgreichen Kandidaten wird innerhalb des unten aufgeführten Gehaltsrahmens liegen und basiert auf berufsbezogenen Faktoren, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Fähigkeiten, Erfahrung, Qualifikationen, Arbeitsort und Marktbedingungen.
Das Grundgehalt wird entsprechend dem Arbeitsort des Mitarbeiters lokalisiert. Die Spannen sind marktabhängig und können in Zukunft geändert werden.
Zusätzlich zum Grundgehalt beinhaltet die Vergütung für diese Rolle Möglichkeiten für Aktienoptionen. Sprechen Sie für weitere Informationen mit Ihrem Recruiter.
DoorDash kümmert sich um Sie und Ihr allgemeines Wohlbefinden. Deshalb bieten wir allen regulären Mitarbeitern ein umfassendes Leistungspaket, das Folgendes beinhaltet: einen 401(k)-Plan mit Arbeitgeberzuschuss, 16 Wochen bezahlten Elternurlaub, Wellness-Leistungen, Zuschuss zu Pendlerkosten, bezahlte Freizeit und bezahlte Krankheitstage gemäß den geltenden Gesetzen (z. B. Colorado Healthy Families and Workplaces Act). DoorDash bietet außerdem Kranken-, Zahn- und Augenversicherungen, 11 bezahlte Feiertage, Invaliditäts- und grundlegende Lebensversicherungen, Unterstützung bei der Familiengründung und ein Programm für psychische Gesundheit, unter anderem.
Um mehr über unsere Leistungen zu erfahren, besuchen Sie unsere Karriereseite hier careers.doordash.com/.
Sehen Sie unten für Details zur bezahlten Freizeit:
- Für Gehaltsangestellte: flexible bezahlte Freizeit/Urlaub, plus 80 Stunden bezahlte Krankheitszeit pro Jahr.
- Für Stundenlöhner: Urlaub wird etwa 1 Stunde für je 25.97 gearbeitete Stunden angesammelt (z. B. etwa 6.7 Stunden/Monat bei Arbeit von 40 Stunden/Woche; etwa 3.4 Stunden/Monat bei Arbeit von 20 Stunden/Woche), und bezahlte Krankheitszeit wird 1 Stunde für je 30 gearbeitete Stunden angesammelt (z. B. etwa 5.8 Stunden/Monat bei Arbeit von 40 Stunden/Woche; etwa 2.9 Stunden/Monat bei Arbeit von 20 Stunden/Woche).
Die nationalen Gehaltsspannen für diese Position innerhalb der Vereinigten Staaten, einschließlich Illinois und Colorado.
I4 $137,100—$201,600 USD
I5 $167,800—$246,800 USD
I6 $203,500—$299,300 USD
ÜBER DOORDASH
Bei DoorDash prägt unsere Mission, lokale Wirtschaften zu stärken, wie unser Team schnell handelt, lernt und wiederholt, um wirkungsvolle Entscheidungen zu treffen, die Empathie für unsere vielfältigen Nutzer zeigen – von Dashern über Händlerpartner bis hin zu Verbrauchern. Wir sind ein Technologie- und Logistikunternehmen, das ursprünglich die Tür-zu-Tür-Lieferung ermöglicht hat, und wir suchen Teammitglieder, die uns helfen können, von einem Unternehmen, das als Ort bekannt ist, an dem man Essen bestellt, zu einem Unternehmen zu werden, an das sich Menschen für alle Waren wenden.
DoorDash wächst rasant und verändert sich ständig, was unseren Teammitgliedern die Möglichkeit gibt, ihre einzigartigen Perspektiven einzubringen, neue Herausforderungen zu lösen und ihre Karrieren selbst zu gestalten. Wir setzen uns dafür ein, das Glück, die Gesundheit und das allgemeine Wohlbefinden der Mitarbeiter zu unterstützen, indem wir umfassende Leistungen und Vergünstigungen anbieten, darunter erstklassige Krankenversicherung, Erstattung von Wellness-Ausgaben, bezahlter Elternurlaub und mehr.
UNSER ENGAGEMENT FÜR VIELFALT UND INKLUSION
Wir setzen uns dafür ein, eine inklusivere Gemeinschaft innerhalb unseres Unternehmens, unserer Branche und unserer Städte zu fördern und zu stärken. Deshalb stellen wir vielfältige Teams von Menschen mit unterschiedlichem Hintergrund, Erfahrungen und Perspektiven ein und fördern diese. Wir glauben, dass echte Innovation stattfindet, wenn jeder einen Platz am Tisch hat und die Werkzeuge, Ressourcen und Möglichkeiten hat, sich auszuzeichnen.
Erklärung zur Nichtdiskriminierung: Im Einklang mit unseren Überzeugungen und Zielen wird kein Mitarbeiter oder Bewerber Diskriminierung oder Belästigung erfahren aufgrund von: Rasse, Hautfarbe, Abstammung, nationaler Herkunft, Religion, Alter, Geschlecht, Familienstand, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, Behinderungsstatus oder Veteranenstatus. Über Diskriminierung und Belästigung aufgrund von „geschützten Kategorien“ hinaus streben wir auch danach, andere subtilere Formen unangemessenen Verhaltens (d. h. Stereotypisierung) zu verhindern, die sich niemals in unserem Büro festsetzen. Ob offensichtlich oder versteckt, Barrieren für den Erfolg haben bei DoorDash keinen Platz. Wir schätzen eine vielfältige Belegschaft – Menschen, die sich als Frauen, nicht-binär oder gender-nonkonform, LGBTQIA+, amerikanische Ureinwohner oder indigene Alasker, Schwarz oder Afroamerikaner, Hispanic oder Latinx, Hawaiianische Ureinwohner oder andere pazifische Insulaner, anders behinderte, Betreuer und Eltern sowie Veteranen identifizieren, werden dringend ermutigt, sich zu bewerben. Vielen Dank an das Level Playing Field Institute für diese Erklärung zur Nichtdiskriminierung.
Gemäß der San Francisco Fair Chance Ordinance, der Los Angeles Fair Chance Initiative for Hiring Ordinance und allen anderen bundesstaatlichen oder lokalen Einstellungsverordnungen werden wir jeden qualifizierten Bewerber, einschließlich derjenigen mit Verhaftungs- und Verurteilungsvorgeschichten, im Einklang mit der geltenden Verordnung für die Beschäftigung berücksichtigen.
Wenn Sie Vorkehrungen benötigen, informieren Sie bitte Ihren Rekrutierungskontakt bei der ersten Kontaktaufnahme.
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