Estados Unidos
Launch Legends
Lyft
Ingeniero Senior de Machine Learning, Recomendaciones
Estados Unidos
San Francisco, California, United States
Python
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
En Lyft, nuestro propósito es servir y conectar. Buscamos lograr esto cultivando un entorno de trabajo donde todos los miembros del equipo pertenezcan y tengan la oportunidad de prosperar.
Con mil millones de viajes al año y sumando, Lyft está resolviendo problemas complejos en un sector en rápido crecimiento, con una gran cantidad de datos y soluciones creativas en Rider, Marketplace, Growth y más allá. Aunque los enfoques tradicionales de optimización y descomposición de problemas son suficientes para transformar el transporte, la creación de una plataforma de próxima generación para un transporte de bajo coste y ultra inmersivo que mejore la vida de las personas requiere un ML moderno que utilice datos a escala de petabytes. Nuestros ingenieros de Machine Learning altamente motivados trabajan en estos problemas desafiantes y definen soluciones para impactar directamente en diversos aspectos de nuestro negocio principal.
Si eres un pensador crítico con experiencia en flujos de trabajo de machine learning y LLMs, apasionado por resolver problemas de negocio utilizando datos y trabajando en un entorno dinámico, creativo y colaborativo, te estamos buscando.
Buscamos un Ingeniero Senior de Machine Learning para unirse al equipo de Rider Applied AI y liderar el diseño, desarrollo e implementación de sistemas de machine learning e inteligencia artificial de vanguardia.
Este rol requiere un pensador estratégico que pueda equilibrar la arquitectura de sistemas de alto nivel con la implementación técnica práctica. Colaborarás con varios equipos para dar forma al futuro del transporte compartido aprovechando la IA, Machine learning y la ciencia de datos.
RESPONSABILIDADES
- Desarrollo e Investigación de Modelos: Diseñar, construir e implementar modelos de machine learning para aplicaciones en tiempo real, incluyendo la traducción de investigación de vanguardia en soluciones listas para producción.
- Diseño de Sistemas: Diseñar pipelines de ML escalables y confiables que se integren sin problemas con los sistemas backend existentes.
- Innovación e Investigación Aplicada: Mantente a la vanguardia explorando algoritmos emergentes, tecnologías (como aplicaciones basadas en LLMs y LLM) y frameworks — evaluando críticamente la nueva investigación e identificando casos de uso de alto impacto en diversas áreas de negocio.
- Colaboración: Asóciate con ingenieros de ML, gerentes de producto, científicos de datos e ingenieros de software para alinear las iniciativas de ML con los objetivos comerciales.
- Toma de Decisiones Basada en Datos: Aprovecha los conocimientos basados en datos para informar y refinar las estrategias y soluciones de ML.
- Mentoría y Liderazgo Técnico: Proporciona dirección técnica, mentora a ingenieros junior y fomenta una cultura de aprendizaje y colaboración.
- Calidad del Código: Escribe código a nivel de producción y participa en revisiones de código para garantizar la calidad y compartir conocimientos en todo el equipo.
EXPERIENCIA
- M.S. o Ph.D. en Ciencias de la Computación o campo técnico relacionado
- 5+ años (o Ph.D. con 3+ años) de experiencia en modelado de machine learning o campos relacionados
- Experiencia con tecnologías de deep learning para sistemas de recomendación, incluyendo TensorFlow, PyTorch, o frameworks similares
- Comprensión de conceptos estadísticos como pruebas de hipótesis, análisis de regresión y métricas de evaluación de rendimiento para machine learning
- Experiencia en la traducción de investigación de ML de vanguardia a sistemas de producción
- Dominio de Python, Golang, u otro lenguaje de programación
- Capacidad demostrada para abordar problemas ambiguos y entregar soluciones a escala.
- Sólidas habilidades de comunicación e interpersonales para una colaboración interfuncional efectiva.
BENEFICIOS
- Excelentes opciones de seguro médico, dental y de visión con programas adicionales disponibles al inscribirse
- Beneficios de salud mental
- Beneficios para la formación familiar
- Beneficios de cuidado infantil y para mascotas
- Plan 401(k) con aportación de la empresa para ayudarte a ahorrar para tu futuro
- Además de los 12 días festivos observados, los miembros del equipo asalariados tienen tiempo libre remunerado discrecional, los miembros del equipo por horas tienen 15 días de tiempo libre remunerado
- 18 semanas de licencia parental remunerada. Padres biológicos, adoptivos y de acogida son elegibles.
- Beneficios de transporte subvencionados
- Créditos mensuales de Lyft y membresía gratuita de Lyft Pink
Lyft es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades comprometido con un lugar de trabajo inclusivo que fomenta la pertenencia. Todos los solicitantes calificados recibirán consideración para el empleo sin distinción de raza, color, religión, sexo, orientación sexual, identidad de género, origen nacional, condición de discapacidad, condición de veterano protegido, edad, información genética o cualquier otra base prohibida por la ley. También consideramos solicitantes calificados con antecedentes penales de acuerdo con la ley federal, estatal y local aplicable.
Lyft valora enormemente tener empleados trabajando en la oficina para fomentar un entorno de trabajo colaborativo y una cultura empresarial. Este puesto se desarrollará en la oficina con un horario híbrido — se espera que los miembros del equipo trabajen en la oficina 3 días a la semana los lunes, miércoles y jueves. Lyft considera que trabajar en la oficina al menos 3 días a la semana es una función esencial de este puesto híbrido. Tu reclutador puede compartir más información sobre los diversos beneficios de trabajar en la oficina que ofrece Lyft. Además, los puestos híbridos tienen la flexibilidad de trabajar desde cualquier lugar hasta 4 semanas al año. #Hybrid
El rango de pago base esperado para este puesto en el área de San Francisco es $162,800 - $203,500, sin incluir la posible oferta de acciones, bonificaciones o beneficios. Los rangos salariales dependen de una variedad de factores, incluyendo las calificaciones, la experiencia y la ubicación geográfica. Tu reclutador puede compartir más información sobre el rango salarial específico para tu lugar de trabajo y otros factores durante el proceso de contratación.
Más oportunidades con un solo perfil
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