Estados Unidos
Esri
Ingeniero/a de Software Senior, IA/ML, IA e Infraestructura
Estados Unidos
Mountain View, California, United States
PythonC++
Traducción automática. Consulta el original.
CUALIFICACIONES MÍNIMAS
- Licenciatura o experiencia práctica equivalente.
- 5 años de experiencia programando en Python o C++.
- 3 años de experiencia probando, manteniendo o lanzando productos de software, y 1 año de experiencia en diseño y arquitectura de software.
- 3 años de experiencia en una o más de las siguientes áreas: voz/audio (p. ej., tecnología que duplica y responde a la voz humana), aprendizaje por refuerzo (p. ej., toma de decisiones secuencial), infraestructura de ML o especialización en otro campo de ML.
- 3 años de experiencia con infraestructura de ML (p. ej., despliegue de modelos, evaluación de modelos, optimización, procesamiento de datos, depuración).
CUALIFICACIONES PREFERENTES
- Máster o doctorado en Informática o un campo técnico relacionado.
- 5 años de experiencia con estructuras de datos/algoritmos.
- 1 año de experiencia en un puesto de liderazgo técnico.
- Experiencia en el desarrollo de tecnologías accesibles.
ACERCA DEL PUESTO
Los ingenieros de software de Google desarrollan las tecnologías de próxima generación que cambian la forma en que miles de millones de usuarios se conectan, exploran e interactúan con la información y entre sí. Nuestros productos deben gestionar información a gran escala y van mucho más allá de la búsqueda web. Buscamos ingenieros que aporten ideas frescas de todas las áreas, incluyendo recuperación de información, computación distribuida, diseño de sistemas a gran escala, redes y almacenamiento de datos, seguridad, inteligencia artificial, procesamiento de lenguaje natural, diseño de IU y dispositivos móviles; la lista continúa y crece cada día. Como ingeniero de software, trabajarás en un proyecto específico fundamental para las necesidades de Google, con oportunidades para cambiar de equipo y de proyecto a medida que tú y nuestro negocio, en constante evolución, crezcáis. Necesitamos que nuestros ingenieros sean versátiles, muestren cualidades de liderazgo y estén entusiasmados por abordar nuevos problemas en todo el full-stack a medida que seguimos impulsando la tecnología.
El equipo de IA e infraestructura está redefiniendo lo que es posible. Potenciamos a los clientes de Google con capacidades y conocimientos innovadores mediante la entrega de IA e infraestructura a una escala, eficiencia, fiabilidad y velocidad inigualables. Nuestros clientes incluyen Googlers, clientes de Google Cloud y miles de millones de usuarios de Google en todo el mundo.
Somos la fuerza impulsora detrás de las innovaciones revolucionarias de Google, potenciando el desarrollo de nuestros modelos de IA de vanguardia, proporcionando una potencia de computación inigualable a los servicios globales y proporcionando las plataformas esenciales que permiten a los desarrolladores construir el futuro. Desde el software hasta el hardware, nuestros equipos están dando forma al futuro de la computación a hiperescala líder en el mundo, con equipos clave trabajando en el desarrollo de nuestras TPU, Vertex AI para Google Cloud, la red global de Google, operaciones de centros de datos, investigación de sistemas y mucho más.
La remuneración individual se determina en función de factores que incluyen las habilidades relacionadas con el puesto, la experiencia y la formación o educación pertinente.
EE. UU.: $174000 - $253000 (USD) + 15% objetivo de bonificación + capital + beneficios
RESPONSABILIDADES
- Escribir y probar código de desarrollo de productos o sistemas.
- Colaborar con compañeros y partes interesadas a través de revisiones de diseño y código para garantizar las mejores prácticas entre las tecnologías disponibles (p. ej., directrices de estilo, registro de código, precisión, capacidad de prueba y eficiencia).
- Contribuir a la documentación existente o al contenido educativo y adaptar el contenido en función de las actualizaciones del producto/programa y los comentarios de los usuarios.
- Clasificar problemas de productos o sistemas y depurar/rastrear/resolver analizando las fuentes de los problemas y el impacto en las operaciones y la calidad del hardware, la red o el servicio.
- Diseñar e implementar soluciones en una o más áreas especializadas de ML, aprovechar la infraestructura de ML y demostrar experiencia en un campo elegido.
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