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Senior Machine Learning Engineer, Ads ML Efficiency
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Über die Stelle
Reddit ist eine Gemeinschaft von Gemeinschaften. Sie basiert auf gemeinsamen Interessen, Leidenschaft und Vertrauen und ist die Heimat der offensten und authentischsten Konversationen im Internet. Jeden Tag reichen Reddit-Nutzer Themen ein, stimmen über sie ab und kommentieren die Inhalte, die ihnen am wichtigsten sind. Mit über 100,000 aktiven Communities und etwa 130 Millionen täglich aktiven, einzigartigen Besuchern ist Reddit eine der größten Informationsquellen des Internets. Weitere Informationen finden Sie unter redditinc.com.
Über das Team
Das Ads ML Efficiency-Team von Reddit konzentriert sich darauf, machine learning-Workloads schneller, skalierbarer und kosteneffizienter zu gestalten, damit unsere Ads ML-Teams zunehmend komplexere Modelle entwickeln, einführen und skalieren können.
Diese Rolle befindet sich an der Schnittstelle von ML-Workloads, Ausführungssystemen und technischer Hebelwirkung. Der Ingenieur arbeitet eng mit Ranking-Teams, Serving-Ownern und der ML-Plattform zusammen, um wichtige Engpässe zu identifizieren, gezielte Verbesserungen zu implementieren und Ausführungs- sowie Systemverbesserungen mit messbaren End-to-End-Ergebnissen zu verknüpfen.
Gehaltstransparenz
Standort: Reddit verfolgt einen flexiblen, ortsunabhängigen Arbeitsansatz. Sie wohnen nicht in der Nähe unseres Büros? Kein Problem: Sie können von überall in den USA oder Kanada aus remote arbeiten.
Diese Stellenausschreibung kann mehrere Karrierestufen umfassen.
Zusätzlich zum Grundgehalt ist diese Stelle für den Erhalt von Eigenkapital in Form von Restricted Stock Units berechtigt und kann je nach angebotener Position auch für eine Provision infrage kommen. Darüber hinaus bietet Reddit US-basierten Mitarbeitern eine breite Palette an Benefits, darunter Kranken-, Zahn- und Augenversicherung, ein 401(k)-Programm mit Arbeitgeberzuschuss sowie großzügige Urlaubs- und Elternzeitregelungen. Um mehr zu erfahren, besuchen Sie bitte redditinc.com/careers/.
Um Kandidaten mehr Transparenz zu bieten, teilen wir die Grundgehaltsspannen für alle US-basierten Stellenausschreibungen unabhängig vom Bundesstaat mit. Wir legen standardmäßige Grundgehaltsspannen für alle Rollen basierend auf Funktion, Ebene und Standort fest, die mit ähnlichen Wachstumsunternehmen verglichen werden. Die endgültigen Angebotsbeträge werden durch mehrere Faktoren bestimmt, einschließlich Fähigkeiten, Tiefe der Berufserfahrung und relevanter Lizenzen/Qualifikationen, und können von den unten aufgeführten Beträgen abweichen.
Die Grundgehaltsspanne für diese Position beträgt: $216,700—$303,400 USD
Bei ausgewählten Rollen und Standorten werden die Interviews von künstlicher Intelligenz (KI) aufgezeichnet, transkribiert und zusammengefasst. Sie haben die Möglichkeit, vor geplanten Interviews der Aufzeichnung, Transkription und Zusammenfassung zu widersprechen.
Während des Interviews erfassen wir die folgenden Kategorien personenbezogener Daten: Identifikatoren, berufs- und beschäftigungsbezogene Informationen, sensorische Informationen (Audio-/Videoaufzeichnung) und alle anderen Kategorien personenbezogener Daten, die Sie uns freiwillig mitteilen. Wir verwenden diese Informationen, um Ihre Bewerbung für eine Anstellung oder eine Rolle als unabhängiger Auftragnehmer zu bewerten. Wir werden Ihre personenbezogenen Daten nicht verkaufen oder an Dritte für deren Marketingzwecke weitergeben. Wir löschen jede Aufzeichnung Ihres Interviews umgehend nach einer Einstellungsentscheidung. Weitere Informationen darüber, wie wir mit Ihren personenbezogenen Daten umgehen, einschließlich deren Aufbewahrung, finden Sie in unserer Datenschutzrichtlinie für potenzielle Mitarbeiter und Auftragnehmer.
Reddit ist stolz darauf, ein Arbeitgeber zu sein, der Chancengleichheit fördert, und setzt sich für den Aufbau einer Belegschaft ein, die die vielfältigen Gemeinschaften repräsentiert, denen wir dienen. Reddit verpflichtet sich, qualifizierten Personen mit Behinderungen und behinderten Veteranen bei unseren Bewerbungsverfahren angemessene Vorkehrungen zu bieten. Wenn Sie aufgrund einer Behinderung während des Interviewprozesses eine Anpassung benötigen, teilen Sie dies bitte Ihrem Recruiter mit.
Ihre Aufgaben
- Sie verantworten End-to-End-Leistungsoptimierungsinitiativen für ML-Workloads mit hoher Wirkung in der Produktion – von der Identifizierung von Engpässen und der Implementierung bis hin zur Validierung und dem Rollout in die Produktion.
- Sie analysieren und diagnostizieren ML-Leistungsengpässe bei Modellausführung, Frameworks, Runtimes, Speicher, CPU/GPU-Auslastung und Infrastruktur mithilfe rigoroser Benchmarks und Messungen.
- Sie entwerfen und implementieren Leistungsverbesserungen in den Bereichen Inferenz-Ausführung, Laufzeitverhalten, Batching, Speicherverwaltung, Präzision, Compiler-Integration, benutzerdefinierte Operatoren, Kernels oder andere relevante Techniken.
- Sie verbessern die Effizienz und Skalierbarkeit von ML-Training und -Serving und optimieren Latenz, Durchsatz, Hardwareauslastung und Kosten, während Sie gleichzeitig die Modellqualität und Produktionszuverlässigkeit aufrechterhalten.
- Sie unterstützen schnellere und sicherere Modelleinführungen durch Leistungsbenchmarking, Lasttests, Regressionserkennung und Verbesserungen der Startbereitschaft.
- Sie arbeiten mit Modell-Ingenieuren und Plattformteams zusammen, um Möglichkeiten mit hoher Hebelwirkung zu identifizieren, Optimierungen sicher zu integrieren und messbare End-to-End-Auswirkungen zu validieren.
- Sie entwickeln wiederverwendbare Leistungsfunktionen, einschließlich Benchmarks, Tools, Optimierungsmustern und technischer Leitlinien, die die zukünftige Modellentwicklung und -bereitstellung beschleunigen.
- Sie tragen zur technischen Ausrichtung bei und betreuen Ingenieure durch praktische Zusammenarbeit, Code-Reviews, Leistungs-Debugging und Wissensaustausch.
Was wir suchen
- Praktische Erfahrung im Bereich ML-Performance-Engineering: Nachgewiesene Fähigkeit, aussagekräftige Leistungsverbesserungen in produktionsrelevanten ML-Workloads zu diagnostizieren und zu implementieren.
- Fundierte Expertise in mindestens einem ML-Leistungsbereich, wie z. B. Inferenz-Ausführung, ML-Runtimes, Compiler-Integration, GPU/Kernel-Optimierung, Speichersysteme oder Trainingsausführung.
- Starke Profiling- und Benchmarking-Fähigkeiten: Fähigkeit, Engpässe systematisch zu identifizieren, zuverlässige Baselines zu etablieren und messbare End-to-End-Verbesserungen zu validieren.
- Starke Grundlagen in der Softwareentwicklung: Erfahrung in der Implementierung, dem Debugging, dem Testen und der Wartung von leistungssensitiven Systemen mit fundierten Kenntnissen in Python und relevanten Systemprogrammierungstechnologien.
- Verständnis von ML-Systemen: Vertrautheit mit produktiven ML-Frameworks und den Leistungs-Trade-offs bei Modellausführung, Runtime, Speicher, Hardware und Infrastruktur.
- Urteilsvermögen in der Produktionstechnik: Fähigkeit, Leistungsverbesserungen mit numerischer Korrektheit, Modellqualität, Zuverlässigkeit, Wartbarkeit und sicherem Rollout in Einklang zu bringen.
- Gutes Gespür für Kunden und Plattformen: Sie können konkrete Engpässe lösen und dabei Wartbarkeit, Akzeptanz und zukünftige Wiederverwendbarkeit im Auge behalten.
- Starke Kommunikationsfähigkeiten: Sie können Ingenieuren und Partnerteams Trade-offs klar erklären.
Was wünschenswert ist
- Erfahrung bei der Optimierung von groß angelegten Inferenz- oder Trainings-Workloads, insbesondere in Empfehlungssystemen, Ranking, Suche oder Retrieval.
- Erfahrung mit PyTorch, einschließlich Leistungsoptimierung unter Verwendung von Technologien wie Dynamo, Inductor, AOTI, torch.export oder benutzerdefinierten Operatoren.
- Erfahrung mit Inferenz-Runtimes, GPU-Ausführung oder Leistungstechnologien wie TensorRT, ONNX Runtime, CUDA, Triton, LLVM/MLIR oder gleichwertigen Systemen.
- Erfahrung mit hardwarenaher Optimierung, einschließlich Batching, Speicherverwaltung, Operator-Fusion, gemischter Präzision, Quantisierung oder Beschleunigereffizienz.
- Erfahrung mit der Leistung von verteiltem Training, einschließlich GPU-Auslastung, Kommunikation, Datenladen, Speichereffizienz oder Optimierung der Trainingsschrittzeit.
- Erfahrung beim Aufbau von Leistungsbenchmarks, Profiling-Tools, Regressionserkennung, Funktionen zur Startbereitschaft oder Tools zur Kostenbeobachtung für ML-Workloads.
- Erfahrung in der Zusammenarbeit mit ML-Modellierungs-, Serving- und Plattform-Infrastrukturteams.
Spezialisierte Compiler-Interna oder die Entwicklung benutzerdefinierter CUDA/Triton-Kernels sind wertvoll, aber nicht erforderlich. Wir schätzen nachgewiesene Tiefe im Performance-Engineering, fundiertes technisches Urteilsvermögen und messbare Auswirkungen auf die Workload mehr als die Vertrautheit mit einem bestimmten Tool oder Framework.
Benefits
- Globale Benefit-Programme, die zu Ihrem Lebensstil passen – vom Arbeitsplatz über berufliche Weiterentwicklung bis hin zur Unterstützung bei der Pflege von Angehörigen.
- Unterstützung bei der Familienplanung
- Geschlechtsangleichende medizinische Versorgung
- Angebote für psychische Gesundheit und Coaching
- Betriebliche Altersvorsorge mit Arbeitgeberzuschuss
- Private Kranken- und Zahnzusatzversicherung
- Programme zur Einkommensersatzleistung
- Bike-to-Work-Programm
- Flexibler Urlaub und bezahlte Freistellung für ehrenamtliche Tätigkeiten
- Großzügige bezahlte Elternzeit
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