Estados Unidos
SanMar- External
Ingeniero/a Senior de Machine Learning, Eficiencia de ML en Anuncios
Estados Unidos
United States
Python
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
Reddit es una comunidad de comunidades. Está construida sobre intereses compartidos, pasión y confianza, y alberga las conversaciones más abiertas y auténticas de Internet. Cada día, los usuarios de Reddit envían, votan y comentan los temas que más les importan. Con más de 100,000 comunidades activas y aproximadamente 130 millones de visitantes únicos activos al día, Reddit es una de las mayores fuentes de información de Internet. Para obtener más información, visita redditinc.com.
Sobre el equipo
El equipo de Eficiencia de ML en Anuncios de Reddit se centra en hacer que las cargas de trabajo de machine learning sean más rápidas, escalables y rentables, permitiendo a nuestros equipos de ML en Anuncios desarrollar, lanzar y escalar modelos cada vez más sofisticados.
Este puesto se sitúa en la intersección de las cargas de trabajo de ML, los sistemas de ejecución y el apalancamiento de ingeniería. El ingeniero colaborará estrechamente con los equipos de clasificación, los responsables de servicio y la Plataforma de ML para identificar cuellos de botella importantes, implementar mejoras específicas y conectar las mejoras de ejecución y sistemas con resultados medibles de extremo a extremo.
Transparencia salarial
Ubicación: Reddit cuenta con una plantilla flexible. ¿No vives cerca de nuestra oficina? No te preocupes: puedes trabajar de forma remota desde cualquier lugar de EE. UU. o Canadá.
Esta oferta de empleo puede abarcar más de un nivel profesional.
Además del salario base, este puesto es elegible para recibir capital en forma de unidades de acciones restringidas y, dependiendo del puesto ofrecido, también puede ser elegible para recibir una comisión. Adicionalmente, Reddit ofrece una amplia gama de beneficios a los empleados con sede en EE. UU., incluyendo seguro médico, dental y de visión, programa 401(k) con aportación del empleador, tiempo libre generoso para vacaciones y baja parental. Para obtener más información, visita redditinc.com/careers/.
Para proporcionar una mayor transparencia a los candidatos, compartimos los rangos de salario base para todas las ofertas de empleo con sede en EE. UU., independientemente del estado. Establecemos rangos de pago base estándar para todos los puestos según la función, el nivel y la ubicación del país, comparados con empresas en etapas de crecimiento similares. Los importes finales de la oferta se determinan mediante múltiples factores, incluyendo habilidades, profundidad de la experiencia laboral y licencias/credenciales relevantes, y pueden variar de los importes enumerados a continuación.
El rango de salario base para este puesto es: $216,700—$303,400 USD
En determinados puestos y ubicaciones, las entrevistas serán grabadas, transcritas y resumidas por inteligencia artificial (IA). Tendrás la oportunidad de optar por no participar en la grabación, transcripción y resumen antes de cualquier entrevista programada.
Durante la entrevista, recopilaremos las siguientes categorías de información personal: identificadores, información profesional y relacionada con el empleo, información sensorial (grabación de audio/vídeo) y cualquier otra categoría de información personal que decidas compartir con nosotros. Utilizaremos esta información para evaluar tu solicitud de empleo o un puesto de contratista independiente, según corresponda. No venderemos tu información personal ni la divulgaremos a terceros para sus fines de marketing. Eliminaremos cualquier grabación de tu entrevista inmediatamente después de tomar una decisión de contratación. Para obtener más información sobre cómo manejaremos tu información personal, incluida nuestra retención de la misma, consulta nuestra Política de Privacidad para Candidatos para Potenciales Empleados y Contratistas.
Reddit se enorgullece de ser un empleador que ofrece igualdad de oportunidades y se compromete a crear una fuerza laboral representativa de las diversas comunidades a las que servimos. Reddit se compromete a proporcionar adaptaciones razonables para personas cualificadas con discapacidad y veteranos discapacitados en nuestros procedimientos de solicitud de empleo. Si, debido a una discapacidad, necesitas una adaptación durante el proceso de entrevista, por favor házselo saber a tu reclutador.
Qué harás
- Liderar iniciativas de optimización del rendimiento de extremo a extremo para cargas de trabajo de ML de alto impacto en producción, desde la identificación de cuellos de botella y la implementación hasta la validación y el despliegue en producción.
- Perfilar y diagnosticar cuellos de botella en el rendimiento de ML en la ejecución de modelos, frameworks, entornos de ejecución, memoria, utilización de CPU/GPU e infraestructura mediante evaluaciones comparativas y mediciones rigurosas.
- Diseñar e implementar mejoras de rendimiento que involucren la ejecución de inferencia, el comportamiento del entorno de ejecución, el procesamiento por lotes, la gestión de memoria, la precisión, la integración de compiladores, operadores personalizados, kernels u otras técnicas relevantes.
- Mejorar la eficiencia y escalabilidad del entrenamiento y servicio de ML, optimizando la latencia, el rendimiento, la utilización del hardware y los costes, manteniendo al mismo tiempo la calidad del modelo y la fiabilidad en producción.
- Apoyar lanzamientos de modelos más rápidos y seguros mediante evaluaciones comparativas de rendimiento, pruebas de carga, detección de regresiones y mejoras en la preparación para el lanzamiento.
- Colaborar con ingenieros de modelos y equipos de plataforma para identificar oportunidades de alto apalancamiento, integrar optimizaciones de forma segura y validar el impacto medible de extremo a extremo.
- Crear capacidades de rendimiento reutilizables, incluyendo benchmarks, herramientas, patrones de optimización y orientación de ingeniería que aceleren el desarrollo y despliegue de futuros modelos.
- Contribuir a la dirección técnica y mentorizar a ingenieros mediante la colaboración práctica, revisiones de código, depuración de rendimiento e intercambio de conocimientos.
Qué buscamos
- Experiencia práctica en ingeniería de rendimiento de ML: capacidad demostrada para diagnosticar e implementar mejoras de rendimiento significativas en cargas de trabajo de ML en producción o relevantes para la producción.
- Experiencia profunda en al menos un área de rendimiento de ML, como ejecución de inferencia, entornos de ejecución de ML, integración de compiladores, optimización de GPU/kernel, sistemas de memoria o ejecución de entrenamiento.
- Sólidas habilidades de perfilado y benchmarking: capacidad para identificar cuellos de botella de forma sistemática, establecer líneas base fiables y validar mejoras medibles de extremo a extremo.
- Sólidos fundamentos de ingeniería de software: experiencia en la implementación, depuración, prueba y mantenimiento de sistemas sensibles al rendimiento, con competencia en Python y tecnologías de programación de sistemas relevantes.
- Comprensión de sistemas de ML: familiaridad con frameworks de ML de producción y las compensaciones de rendimiento en la ejecución de modelos, entornos de ejecución, memoria, hardware e infraestructura.
- Criterio de ingeniería de producción: capacidad para equilibrar las mejoras de rendimiento con la corrección numérica, la calidad del modelo, la fiabilidad, la mantenibilidad y un despliegue seguro.
- Buen instinto para el cliente y la plataforma: capacidad para resolver cuellos de botella concretos teniendo en cuenta la mantenibilidad, la adopción y la reutilización futura.
- Sólida comunicación: capacidad para explicar claramente las compensaciones a ingenieros y equipos asociados.
Lo que valoramos
- Experiencia optimizando cargas de trabajo de inferencia o entrenamiento a gran escala, particularmente en sistemas de recomendación, clasificación, búsqueda o recuperación.
- Experiencia con PyTorch, incluyendo optimización de rendimiento utilizando tecnologías como Dynamo, Inductor, AOTI, torch.export u operadores personalizados.
- Experiencia con entornos de ejecución de inferencia, ejecución en GPU o tecnologías de rendimiento como TensorRT, ONNX Runtime, CUDA, Triton, LLVM/MLIR o sistemas equivalentes.
- Experiencia con optimización consciente del hardware, incluyendo procesamiento por lotes, gestión de memoria, fusión de operadores, precisión mixta, cuantización o eficiencia de aceleradores.
- Experiencia con el rendimiento del entrenamiento distribuido, incluyendo utilización de GPU, comunicación, carga de datos, eficiencia de memoria o optimización del tiempo de paso de entrenamiento.
- Experiencia en la creación de benchmarks de rendimiento, herramientas de perfilado, detección de regresiones, capacidades de preparación para el lanzamiento o herramientas de observabilidad de costes para cargas de trabajo de ML.
- Experiencia trabajando entre equipos de modelado de ML, servicio e infraestructura de plataforma.
Los conocimientos especializados en compiladores o el desarrollo de kernels personalizados de CUDA/Triton son valiosos, pero no obligatorios. Valoramos la profundidad demostrada en ingeniería de rendimiento, el criterio técnico sólido y el impacto medible en la carga de trabajo por encima de la familiaridad con cualquier herramienta o framework en particular.
Beneficios
- Programas de beneficios globales que se adaptan a tu estilo de vida, desde el espacio de trabajo hasta el desarrollo profesional y el apoyo al cuidado de personas.
- Apoyo a la planificación familiar
- Atención de afirmación de género
- Beneficios de salud mental y coaching
- Plan de pensiones personal grupal con aportación del empleador
- Plan médico y dental privado
- Programas de sustitución de ingresos
- Plan de bicicleta al trabajo
- Vacaciones flexibles y tiempo libre remunerado para voluntariado
- Generosa baja parental remunerada
Más oportunidades con un solo perfil
¿Quieres optar a más puestos sin repetir todo el proceso? Crea tu perfil para que te encuentren las empresas que usan Nort.
Crear mi perfil