Estados Unidos
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DoorDash USA
Ingeniero Senior de Machine Learning Staff
Estados Unidos
San Francisco, California, United States · Sunnyvale, California, United States
PythonJavaC++Go
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
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Aviso para solicitantes de empleos ubicados en NYC o empleos remotos asociados con oficinas en NYC solamente
Utilizamos Covey como parte de nuestro proceso de contratación y/o promoción para empleos en NYC y ciertas características pueden calificarlo como un AEDT en NYC. Como parte del proceso de contratación y/o promoción, proporcionamos a Covey los requisitos del puesto y las solicitudes enviadas por los candidatos. Comenzamos a usar Covey Scout para Inbound desde agosto de 21, 2023, hasta diciembre de 21, 2023. Reanudamos el uso de Covey Scout para Inbound nuevamente el 29 de junio de 2024, y dejamos de usar Covey Scout para Inbound el 30 de abril de 2026.
La herramienta Covey ha sido revisada por un auditor independiente. Los resultados de la auditoría se pueden ver aquí: getcovey.com/nyc-local-law-144.
Tenga cuidado con las estafas de reclutamiento: DoorDash, Deliveroo y Wolt nunca le pedirán que pague dinero ni que comparta información financiera confidencial durante la contratación; obtenga más información sobre nuestro proceso de reclutamiento legítimo en Concientización sobre estafas de reclutamiento - DoorDash careersatdoordash.com/recruitment-scam-awareness.
SOBRE EL EQUIPO
El equipo de entrega de anuncios y promociones potencia la entrega de última milla de anuncios y promociones, dos productos de marketing ofrecidos a los comerciantes, conectando la intención del comerciante con la demanda del consumidor en experiencias de búsqueda y descubrimiento. Como Ingeniero Staff Senior, liderarás la dirección técnica de experiencias impulsadas por IA, incluidos los sistemas de clasificación y relevancia que se encuentran en el núcleo de nuestro mercado de anuncios y dan forma a cómo se seleccionan, ordenan y personalizan los anuncios en tiempo real en todos los verticales.
Diseñarás y construirás sistemas de clasificación de próxima generación impulsados por IA utilizando técnicas de vanguardia como modelado de secuencias, deep learning y modelos de lenguaje grandes (LLMs). Tu trabajo abarcará la comprensión de consultas, el aprendizaje de representaciones de usuarios y comerciantes, la relevancia contextual y la optimización multiobjetivo, equilibrando el valor del anunciante, la experiencia del consumidor y la salud del mercado a escala.
Establecerás la visión técnica a largo plazo, impulsarás la alineación entre equipos y traducirás la investigación de vanguardia en sistemas de producción que operan bajo estrictas restricciones de latencia, escala y confiabilidad.
A medida que DoorDash se expande a más de 40 mercados globales y nuevos verticales como comestibles y comercio minorista, este puesto ofrece una oportunidad única para definir cómo la IA moderna, incluido el modelado secuencial y la toma de decisiones impulsada por LLM, remodela la relevancia de los anuncios en un mercado de circuito cerrado.
Este es un puesto de alto impacto para alguien que disfruta combinando intuición económica, modelado de ML a gran escala e ingeniería aplicada para resolver complejos problemas de optimización del mundo real.
ESTARÁS EMOCIONADO CON ESTA OPORTUNIDAD PORQUE…
- Serás responsable de sistemas de ML de impacto: Construir y mejorar modelos que tengan un gran impacto directo en los resultados financieros (ingresos y beneficios).
- Colaborarás de forma interfuncional: Te asociarás con ingeniería, análisis, producto y operaciones para iterar rápidamente, llevando los modelos del prototipo a la producción.
- Darás forma al futuro: ¡Somos una de las plataformas de anuncios de más rápido crecimiento en el mundo y buscamos ir aún más allá!
SOBRE EL PUESTO
- Aplicar técnicas de vanguardia de machine learning y LLM a problemas de personalización, comprensión de consultas, comprensión de usuarios y contenido.
- Evaluar rigurosamente los modelos de ML y LLM utilizando una combinación de análisis offline y experimentación online, diseñando métricas y experimentos que midan claramente la calidad, el impacto y las compensaciones.
- Ser responsable de todo el ciclo de vida del modelo, desde la investigación hasta la producción, incluido el análisis de datos, el desarrollo del modelo, la evaluación, las pruebas A/B offline y online, y la iteración continua.
- Colaborar estrechamente con gerentes de producto, científicos de datos y diseñadores para garantizar que los sistemas impulsados por IA ofrezcan mejoras significativas para el usuario.
- Mantenerse a la vanguardia de la innovación en ML e IA evaluando la investigación emergente y traduciendo enfoques prometedores en sistemas escalables y listos para producción.
NOS ENTUSIASMA CONTAR CONTIGO PORQUE TIENES…
- Más de 5 años de experiencia en la construcción, implementación y escalado de modelos de ML e IA para productos a gran escala, orientados al usuario o intensivos en datos.
- Dominio en el uso de herramientas de codificación de IA (por ejemplo, Claude Code, Codex, Cursor) en el ciclo de vida completo del desarrollo de software, incluido el diseño, la generación de código, las pruebas, la monitorización y la publicación de software.
- BS, MS o PhD en Ciencias de la Computación, Ingeniería o un campo relacionado, o experiencia práctica equivalente.
- Profunda experiencia en una o más de las siguientes áreas: deep learning, modelos de lenguaje grandes, recuperación de información, clasificación y relevancia, sistemas de recomendación, procesamiento del lenguaje natural o comprensión de contenido.
- Sólidas habilidades de programación en Python, Java o C++, con experiencia práctica en el uso de frameworks de ML como PyTorch, TensorFlow o XGBoost.
- Amplia experiencia en todo el ciclo de vida de ML, incluido el análisis de datos, la ingeniería de características, el desarrollo iterativo de modelos, la evaluación rigurosa offline y online, y la monitorización y mejora continuas.
- Sólido colaborador y comunicador que prospera en entornos interfuncionales y de ritmo rápido.
- Mentalidad orientada al producto y enfocada en el impacto, con pasión por aplicar técnicas de ML e IA de vanguardia a problemas del mundo real.
PUNTOS EXTRA POR
- Experiencia en el diseño e implementación de sistemas basados en LLM, incluida la ingeniería de prompts y arquitecturas de generación aumentada por recuperación (RAG), RecSys Generativa.
- Experiencia en la resolución de problemas de personalización a gran escala, centrados en el usuario y en el contenido, incluido el modelado de usuarios, la recuperación, la clasificación y la relevancia.
- Contribuciones demostradas a la comunidad de ML a través de proyectos de código abierto, publicaciones o investigación aplicada en áreas como ML, PNL, recuperación de información o campos relacionados.
Compensación
El salario inicial del candidato seleccionado se encontrará dentro del rango salarial indicado a continuación y se determinará en función de factores relacionados con el puesto, incluidos, entre otros, las habilidades, la experiencia, las cualificaciones, la ubicación de trabajo y las condiciones del mercado.
El salario base se localiza según la ubicación de trabajo del empleado. Los rangos dependen del mercado y pueden modificarse en el futuro.
Además del salario base, la compensación por este puesto incluye oportunidades de concesión de acciones. Hable con su reclutador para obtener más información.
DoorDash se preocupa por ti y tu bienestar general. Es por eso que ofrecemos un paquete integral de beneficios a todos los empleados regulares, que incluye un plan 401(k) con contrapartida del empleador, 16 semanas de licencia parental remunerada, beneficios de bienestar, contrapartida de beneficios de transporte, tiempo libre remunerado y licencia por enfermedad remunerada en cumplimiento de las leyes aplicables (por ejemplo, la Ley de Familias Saludables y Lugares de Trabajo de Colorado). DoorDash también ofrece beneficios médicos, dentales y de visión, 11 días festivos remunerados, seguro de discapacidad y de vida básico, asistencia para la formación familiar y un programa de salud mental, entre otros.
Para obtener más información sobre nuestros beneficios, visita nuestra página de carreras aquí careers.doordash.com/.
A continuación, se detallan los detalles del tiempo libre remunerado:
- Para puestos asalariados: tiempo libre remunerado flexible/vacaciones, más 80 horas de tiempo por enfermedad remunerado al año.
- Para puestos por horas: vacaciones acumuladas a aproximadamente 1 hora por cada 25.97 horas trabajadas (por ejemplo, aproximadamente 6.7 horas/mes si se trabaja 40 horas/semana; aproximadamente 3.4 horas/mes si se trabaja 20 horas/semana), y tiempo por enfermedad remunerado acumulado a 1 hora por cada 30 horas trabajadas (por ejemplo, aproximadamente 5.8 horas/mes si se trabaja 40 horas/semana; aproximadamente 2.9 horas/mes si se trabaja 20 horas/semana).
El rango salarial base nacional para este puesto dentro de los Estados Unidos, incluidos Illinois y Colorado.
$242,800—$357,000 USD
SOBRE DOORDASH
En DoorDash, nuestra misión de empoderar las economías locales da forma a la forma en que los miembros de nuestro equipo se mueven rápidamente, aprenden y reiteran para tomar decisiones impactantes que muestren empatía por nuestra gama de usuarios, desde los Dashers hasta los socios comerciantes y los consumidores. Somos una empresa de tecnología y logística que comenzó permitiendo la entrega puerta a puerta, y estamos buscando miembros del equipo que puedan ayudarnos a pasar de ser una empresa conocida como el lugar donde pides comida a una empresa a la que la gente recurre para obtener todos los bienes.
DoorDash está creciendo rápidamente y cambiando constantemente, lo que brinda a los miembros de nuestro equipo la oportunidad de compartir sus perspectivas únicas, resolver nuevos desafíos y ser dueños de sus carreras. Estamos comprometidos a apoyar la felicidad, la salud y el bienestar general de los empleados al brindar beneficios y ventajas integrales que incluyen atención médica premium, reembolso de gastos de bienestar, licencia parental remunerada y más.
NUESTRO COMPROMISO CON LA DIVERSIDAD Y LA INCLUSIÓN
Estamos comprometidos a hacer crecer y empoderar una comunidad más inclusiva dentro de nuestra empresa, industria y ciudades. Es por eso que contratamos y cultivamos equipos diversos de personas de todos los orígenes, experiencias y perspectivas. Creemos que la verdadera innovación ocurre cuando todos tienen un lugar en la mesa y las herramientas, los recursos y la oportunidad para sobresalir.
Declaración de no discriminación: En consonancia con nuestras creencias y objetivos, ningún empleado o solicitante enfrentará discriminación o acoso por motivos de: raza, color, ascendencia, origen nacional, religión, edad, género, estado civil/pareja doméstica, orientación sexual, identidad o expresión de género, condición de discapacidad o estado de veterano. Más allá de la discriminación y el acoso basados en "categorías protegidas", también nos esforzamos por evitar que otras formas más sutiles de comportamiento inapropiado (es decir, estereotipos) se arraiguen en nuestra oficina. Ya sean evidentes u ocultas, las barreras para el éxito no tienen cabida en DoorDash. Valoramos una fuerza laboral diversa: se alienta encarecidamente a las personas que se identifican como mujeres, no binarias o no conformes con el género, LGBTQIA+, nativos americanos o nativos de Alaska, negros o afroamericanos, hispanos o latinos, nativos de Hawái u otras islas del Pacífico, con discapacidades, cuidadores y padres, y veteranos a postularse. Gracias al Level Playing Field Institute por esta declaración de no discriminación.
De conformidad con la Ordenanza de Oportunidades Justas de San Francisco, la Ordenanza de Iniciativa de Contratación de Oportunidades Justas de Los Ángeles y cualquier otra regulación de contratación estatal o local, consideraremos para el empleo a cualquier solicitante calificado, incluidos aquellos con antecedentes penales, de manera coherente con la regulación aplicable.
Si necesita alguna adaptación, informe a su contacto de reclutamiento al inicio de la conexión.
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