Estados Unidos
Axiom Path
DoorDash USA
Staff Software Engineer, Machine Learning - Personalización
Estados Unidos
San Francisco, California, United States · Sunnyvale, California, United States
PythonGo
Traducción automática. Consulta el original.
Aviso para solicitantes de empleos ubicados en NYC o empleos remotos asociados con oficinas en NYC solamente
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Aviso sobre el uso de IA y herramientas automatizadas: Para agilizar nuestro proceso de contratación, DoorDash utiliza una herramienta de reclutamiento automatizada llamada Gem.
Cómo funciona: Gem ayuda a nuestro equipo de reclutamiento a evaluar las calificaciones y características relacionadas con el trabajo en relación con la contratación. La herramienta está diseñada y se utiliza para apoyar, en lugar de reemplazar, la toma de decisiones humanas; el personal capacitado toma las decisiones finales con una revisión y supervisión humana significativa, y DoorDash no utiliza Gem ni ninguna otra herramienta habilitada por IA de manera que tenga el efecto de someter a los solicitantes o empleados a discriminación basada en cualquier característica protegida o proxy o por participar en cualquier actividad protegida según la ley aplicable.
Retención de datos, privacidad y auditoría de sesgos: Los datos recopilados durante este proceso se conservan de acuerdo con nuestra Política de Privacidad del Candidato help.doordash.com/en-us/legal/article/ax-privacy-notice y las leyes estatales aplicables. En cumplimiento de la Ley 144 de la Ciudad de Nueva York, el resumen de la auditoría de sesgos independiente para Gem está disponible públicamente para su revisión en nuestra Página de Carreras careersatdoordash.com/wp-content/uploads/2026/06/Gem-BABL-Bias-Audit-Results-2-1.pdf.
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 getcovey.com/product/covey-scout-inbound desde agosto de 21, 2023, hasta diciembre de 21, 2023, y reanudamos el uso de Covey Scout para Inbound getcovey.com/product/covey-scout-inbound nuevamente el 29 de junio de 2024.
La herramienta Covey ha sido revisada por un auditor independiente. Los resultados de la auditoría se pueden ver aquí: Covey getcovey.com/nyc-local-law-144
De conformidad con la Ordenanza de Oportunidades Justas de San Francisco, la Iniciativa de Oportunidades Justas para la Contratación de Los Ángeles y cualquier otra regulación de contratación estatal o local, consideraremos para 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 conectarse inicialmente.
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.
Cuidado con las estafas de reclutamiento: DoorDash, Deliveroo y Wolt nunca le pedirán que pague dinero ni que comparta información financiera sensible durante la contratación; obtenga más información sobre nuestro proceso de reclutamiento legítimo en Conciencia sobre estafas de reclutamiento - DoorDash careersatdoordash.com/recruitment-scam-awareness.
SOBRE EL EQUIPO
¡Ayúdanos a construir el motor de logística bajo demanda más fiable del mundo para la entrega minorista de última milla! Buscamos un ingeniero experimentado en machine learning para ayudarnos a desarrollar modelos modernos de crecimiento y personalización que impulsen el creciente negocio minorista y de supermercado de DoorDash.
SOBRE EL PUESTO
Buscamos un experto apasionado en Machine Learning aplicado para unirse a nuestro equipo.
Como Ingeniero Staff de Machine Learning, conceptualizarás, diseñarás, implementarás y validarás mejoras algorítmicas en las experiencias de crecimiento y personalización en el centro de nuestro negocio de entrega de comestibles y minorista en rápida expansión. Utilizarás nuestra robusta infraestructura de datos y de machine learning para implementar nuevas soluciones de ML que hagan que la experiencia de búsqueda del consumidor sea más relevante, fluida y agradable en comestibles, conveniencia y muchas otras categorías minoristas. Demostrarás un sólido dominio de machine learning a nivel de producción, experiencia en la solución de problemas de usuarios finales y colaborarás bien con equipos multidisciplinares.
Reportarás al gerente de ingeniería de nuestro equipo de Personalización. Esperamos que este puesto sea híbrido, con algo de tiempo en la oficina y algo de tiempo remoto (#LI-Hybrid).
Puedes encontrar más información en nuestro blog de ML aquí doordash.engineering/category/data-science-and-machine-learning/
ESTA OPORTUNIDAD TE ENTUSIASMA PORQUE…
- Desarrollar soluciones de machine learning en producción para construir una experiencia de compra personalizada de clase mundial para un espacio minorista diverso y en expansión.
- Colaborar con líderes de ingeniería y producto para ayudar a dar forma a la hoja de ruta del producto aplicando ML.
- Ser mentor de miembros junior del equipo y liderar grupos multifuncionales para crear un impacto colectivo.
NOS ENCANTA TU PERFIL PORQUE TIENES…
- Más de 8 años de experiencia industrial desarrollando modelos de machine learning con impacto comercial y enviando soluciones de ML a producción.
- 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, incluyendo el diseño, la generación de código, las pruebas, la monitorización y la publicación de software.
- Máster o Doctorado en Estadística, Informática, Matemáticas, Investigación de Operaciones, Física, Economía u otro campo cuantitativo.
- Experiencia en ML aplicado para Inferencia Causal y Sistemas de Recomendación - tanto clásicos como basados en deep learning. Familiaridad adicional con algoritmos explore/exploit/MAB y LLMs es una ventaja.
- Capacidad para comunicar detalles técnicos a partes interesadas no técnicas.
- Tienes la misión en mente, tomas ideas y las ayudas a crecer usando datos y pruebas rigurosas, muestras evidencia de progreso y luego te duplicas.
- Deseo de impacto con una mentalidad de crecimiento y colaborativa.
- Experiencia en Machine learning en Python; se prefiere experiencia con PyTorch o TensorFlow.
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, incluyendo, entre otros, las habilidades, la experiencia, las calificaciones, 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 usted y su bienestar general. Es por eso que ofrecemos un paquete integral de beneficios a todos los empleados regulares, que incluye un plan 401(k) con aportación del empleador, 16 semanas de licencia parental remunerada, beneficios de bienestar, aportación a beneficios de transporte, tiempo libre remunerado y licencia por enfermedad remunerada de acuerdo con las leyes aplicables (por ejemplo, la Ley de Familias y Lugares de Trabajo Saludables 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, visite nuestra página de carreras aquí careers.doordash.com/.
Consulte a continuación los detalles sobre el tiempo libre remunerado:
- Para puestos asalariados: tiempo libre/vacaciones flexibles remuneradas, más 80 horas de tiempo de enfermedad remunerado al año.
- Para puestos por horas: vacaciones acumuladas a razón de 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 de enfermedad remunerado acumulado a razón de 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).
Los rangos salariales base nacionales para este puesto dentro de los Estados Unidos, incluyendo Illinois y Colorado.
I4 $137,100—$201,600 USD
I5 $167,800—$246,800 USD
I6 $203,500—$299,300 USD
SOBRE DOORDASH
En DoorDash, nuestra misión de empoderar las economías locales da forma a la manera 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 a domicilio, y buscamos miembros del equipo que puedan ayudarnos a pasar de ser una empresa conocida por ser el lugar donde pides comida a ser una empresa a la que la gente recurre para obtener cualquier producto.
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 proporcionar 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 de exceler.
Declaración de no discriminación: En consonancia con nuestras creencias y objetivos, ningún empleado o solicitante enfrentará discriminación o acoso basado en: 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 manifiestas o 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 hawaianos u otros isleños del Pacífico, con discapacidad, cuidadores y padres, y veteranos a postularse. Gracias al Level Playing Field Institute por esta declaración de no discriminación.
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