Senior Machine Learning Engineer, Recommendations

Bei Lyft ist es unser Ziel, zu dienen und zu verbinden. Wir wollen dies erreichen, indem wir ein Arbeitsumfeld fördern, in dem sich alle Teammitglieder zugehörig fühlen und die Möglichkeit haben, sich zu entfalten.

Mit einer Milliarde Fahrten pro Jahr und steigender Tendenz löst Lyft komplexe Probleme in einem schnell wachsenden Bereich mit einer Vielzahl an Daten und kreativen Lösungen in den Bereichen Rider, Marketplace, Growth und darüber hinaus. Während traditionelle Ansätze zur Optimierung und Problemzerlegung ausreichen, um den Transportsektor zu revolutionieren, erfordert der Aufbau einer Plattform der nächsten Generation für kostengünstigen, ultra-immersiven Transport zur Verbesserung der Lebensqualität der Menschen modernes ML unter Nutzung von Daten im Petabyte-Maßstab. Unsere hochmotivierten Machine Learning Engineers arbeiten an diesen anspruchsvollen Aufgaben und entwickeln Lösungen, die verschiedene Aspekte unseres Kerngeschäfts direkt beeinflussen.

Wenn Sie ein kritischer Denker mit Erfahrung in machine learning-Workflows und LLMs sind, leidenschaftlich daran interessiert sind, Geschäftsprobleme mit Daten zu lösen und in einem dynamischen, kreativen und kollaborativen Umfeld zu arbeiten, dann suchen wir Sie.

Wir suchen einen Senior Machine Learning Engineer, der sich dem Rider Applied AI-Team anschließt und die Entwicklung, den Aufbau und die Bereitstellung von hochmodernen machine learning- und künstlichen Intelligenzsystemen leitet.

Diese Rolle erfordert einen strategischen Denker, der die Systemarchitektur auf hoher Ebene mit der praktischen technischen Implementierung in Einklang bringen kann. Sie werden teamübergreifend zusammenarbeiten, um die Zukunft des Ride-Sharings durch den Einsatz von KI, Machine learning und Data Science zu gestalten.

• Großartige Kranken-, Zahn- und Augenversicherungsoptionen mit zusätzlichen Programmen, die bei Anmeldung verfügbar sind

• Leistungen für psychische Gesundheit

• Leistungen für den Familienaufbau

• Kinderbetreuungs- und Haustierleistungen

• 401(k) Plan mit Arbeitgeberzuschuss zur Altersvorsorge

• Zusätzlich zu den 12 Feiertagen haben Angestellte übertarifliche bezahlte Freizeit, Angestellte nach Stundenlohn haben 15 Tage bezahlte Freizeit

• 18 Wochen bezahlter Elternurlaub. Biologische, Adoptiv- und Pflegeeltern sind alle berechtigt

• Bezuschusste Pendlerleistungen

• Monatliche Lyft-Guthaben und kostenlose Lyft Pink-Mitgliedschaft

Lyft ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert und sich für ein integratives Arbeitsumfeld einsetzt, das Zugehörigkeit fördert. Alle qualifizierten Bewerber erhalten eine Berücksichtigung für die Beschäftigung, unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, nationaler Herkunft, Behinderungsstatus, Status als geschützter Veteran, Alter, genetischen Informationen oder einer anderen gesetzlich verbotenen Grundlage. Wir berücksichtigen auch qualifizierte Bewerber mit Vorstrafen im Einklang mit geltendem Bundes-, Landes- und lokalem Recht.

Lyft legt großen Wert darauf, dass Mitarbeiter im Büro arbeiten, um ein kollaboratives Arbeitsumfeld und eine Unternehmenskultur zu fördern. Diese Rolle wird im Büro mit einem hybriden Zeitplan besetzt – Mitarbeiter werden erwartet, 3 Tage pro Woche im Büro zu arbeiten, und zwar montags, mittwochs und donnerstags. Lyft betrachtet die Arbeit im Büro mindestens 3 Tage pro Woche als wesentliche Funktion dieser hybriden Rolle. Ihr Recruiter kann weitere Informationen über die verschiedenen Büro-Vorteile, die Lyft bietet, mitteilen. Darüber hinaus haben hybride Rollen die Flexibilität, bis zu 4 Wochen pro Jahr von überall aus zu arbeiten. #Hybrid

Das erwartete Grundgehalt für diese Position im Großraum San Francisco beträgt $162,800 - $203,500, ohne potenzielle Aktienoptionen, Boni oder Leistungen. Gehaltsspannen hängen von einer Vielzahl von Faktoren ab, darunter Qualifikationen, Erfahrung und geografischer Standort. Ihr Recruiter kann während des Einstellungsprozesses weitere Informationen über die Gehaltsspanne für Ihren Arbeitsort und andere Faktoren mitteilen.