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Staff Software Engineer, Machine Learning - Personalization
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San Francisco, California, United States · Sunnyvale, California, United States
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Tradução automática. Consulte o original.
Aviso aos Candidatos para Vagas Localizadas em NYC ou Vagas Remotas Associadas a Escritório Apenas em NYC
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Aviso sobre o Uso de IA e Ferramentas Automatizadas: Para otimizar nosso processo de contratação, a DoorDash utiliza uma ferramenta de recrutamento automatizada chamada Gem.
Como funciona: A Gem auxilia nossa equipe de recrutamento na avaliação de qualificações e características relacionadas ao trabalho em conexão com a contratação. A ferramenta é projetada e usada para apoiar - em vez de substituir - a tomada de decisão humana; pessoal treinado toma decisões finais com revisão e supervisão humana significativas, e a DoorDash não usa a Gem ou outra ferramenta habilitada por IA de forma que sujeite os candidatos ou funcionários à discriminação com base em qualquer característica protegida ou proxy ou por se envolver em qualquer atividade protegida sob a lei aplicável.
Retenção de Dados, Privacidade e Auditoria de Viés: Os dados coletados durante este processo são retidos de acordo com nossa Política de Privacidade do Candidato help.doordash.com/en-us/legal/article/ax-privacy-notice e as leis estaduais aplicáveis. Em conformidade com a Lei Local 144 da Cidade de Nova York, o resumo da auditoria de viés independente para a Gem está publicamente disponível para revisão em nossa Página de Carreiras careersatdoordash.com/wp-content/uploads/2026/06/Gem-BABL-Bias-Audit-Results-2-1.pdf.
Utilizamos a Covey como parte de nosso processo de contratação e/ou promoção para vagas em NYC e certos recursos podem qualificá-la como um AEDT em NYC. Como parte do processo de contratação e/ou promoção, fornecemos à Covey os requisitos da vaga e as candidaturas enviadas pelos candidatos. Começamos a usar o Covey Scout for Inbound getcovey.com/product/covey-scout-inbound de agosto de 21, 2023, até dezembro de 21, 2023, e retomamos o uso do Covey Scout for Inbound getcovey.com/product/covey-scout-inbound novamente em 29 de junho de 2024.
A ferramenta Covey foi revisada por um auditor independente. Os resultados da auditoria podem ser visualizados aqui: Covey getcovey.com/nyc-local-law-144
De acordo com a Ordem de Oportunidade Justa de São Francisco, a Iniciativa de Oportunidade Justa para Contratação de Los Angeles e quaisquer outras regulamentações de contratação estaduais ou locais, consideraremos para emprego qualquer candidato qualificado, incluindo aqueles com registros de prisão e condenação, de maneira consistente com o regulamento aplicável.
Se precisar de alguma adaptação, por favor, informe seu contato de recrutamento na conexão inicial.
Utilizamos a Covey como parte de nosso processo de contratação e/ou promoção para vagas em NYC e certos recursos podem qualificá-la como um AEDT em NYC. Como parte do processo de contratação e/ou promoção, fornecemos à Covey os requisitos da vaga e as candidaturas enviadas pelos candidatos. Começamos a usar o Covey Scout for Inbound de agosto de 21, 2023, até dezembro de 21, 2023. Retomamos o uso do Covey Scout for Inbound novamente em 29 de junho de 2024, e encerramos o uso do Covey Scout for Inbound em 30 de abril de 2026.
A ferramenta Covey foi revisada por um auditor independente. Os resultados da auditoria podem ser visualizados aqui: Covey getcovey.com/nyc-local-law-144.
Cuidado com golpes de recrutamento: DoorDash, Deliveroo e Wolt nunca pedirão dinheiro ou informações financeiras confidenciais durante a contratação — saiba mais sobre nosso processo de recrutamento legítimo em Conscientização sobre Golpes de Recrutamento - DoorDash careersatdoordash.com/recruitment-scam-awareness.
SOBRE A EQUIPE
Venha nos ajudar a construir o motor de logística sob demanda mais confiável do mundo para entregas de varejo de última milha! Estamos procurando um engenheiro de machine learning experiente para nos ajudar a desenvolver modelos modernos de crescimento e personalização que impulsionam o crescente negócio de varejo e supermercado da DoorDash.
SOBRE A VAGA
Estamos procurando um especialista apaixonado em Machine Learning aplicado para se juntar à nossa equipe.
Como Engenheiro Staff de Machine Learning, você estará conceituando, projetando, implementando e validando melhorias algorítmicas nas experiências de crescimento e personalização no centro do nosso negócio de entrega de supermercado e varejo em rápido crescimento. Você usará nossos robustos dados e infraestrutura de machine learning para implementar novas soluções de ML para tornar a experiência de busca do consumidor mais relevante, contínua e agradável em supermercados, conveniência e muitas outras categorias de varejo. Você demonstrará um forte domínio de machine learning em nível de produção, experiência na resolução de problemas do usuário final e colaborará bem com equipes multidisciplinares.
Você se reportará ao gerente de engenharia de nossa equipe de Personalização. Esperamos que esta função seja híbrida, com algum tempo no escritório e algum tempo remoto (#LI-Hybrid).
Você pode saber mais em nosso blog de ML aqui doordash.engineering/category/data-science-and-machine-learning/
VOCÊ ESTÁ EMPOLGADO COM ESTA OPORTUNIDADE PORQUE VOCÊ IRÁ…
- Desenvolver soluções de machine learning em produção para construir uma experiência de compra personalizada de classe mundial para um espaço de varejo diversificado e em expansão
- Colaborar com líderes de engenharia e produto para ajudar a moldar o roteiro do produto aplicando ML
- Orientar membros juniores da equipe e liderar pods multifuncionais para criar impacto coletivo
ESTAMOS EMPOLGADOS COM VOCÊ PORQUE VOCÊ TEM…
- 8+ anos de experiência na indústria desenvolvendo modelos de machine learning com impacto nos negócios e enviando soluções de ML para produção.
- Proficiência no uso de ferramentas de codificação de IA (por exemplo, Claude Code, Codex, Cursor) no ciclo de vida completo de desenvolvimento de software, incluindo projeto, geração de código, teste, monitoramento e lançamento de software
- Mestrado ou Doutorado em Estatística, Ciência da Computação, Matemática, Pesquisa Operacional, Física, Economia ou outro campo quantitativo
- Expertise em ML aplicado para Inferência Causal e Sistemas de Recomendação - tanto clássicos quanto baseados em deep learning. Familiaridade adicional com explore/exploit/MAB algorithms & LLMs é um plus.
- Capacidade de comunicar detalhes técnicos a partes interessadas não técnicas
- Você mantém a missão em mente, pega ideias e ajuda-as a crescer usando dados e testes rigorosos, mostra evidências de progresso e, em seguida, dobra a aposta
- Desejo de impacto com uma mentalidade de crescimento e colaborativa
- Experiência em Machine learning em Python; experiência com PyTorch ou TensorFlow é preferível.
Compensação
O salário inicial do candidato selecionado estará dentro da faixa salarial listada abaixo e é determinado com base em fatores relacionados ao trabalho, incluindo, mas não se limitando a, habilidades, experiência, qualificações, local de trabalho e condições de mercado.
O salário base é localizado de acordo com o local de trabalho do funcionário. As faixas dependem do mercado e podem ser modificadas no futuro.
Além do salário base, a compensação para esta função inclui oportunidades de concessão de ações (equity). Converse com seu recrutador para mais informações.
A DoorDash se preocupa com você e seu bem-estar geral. É por isso que oferecemos um pacote abrangente de benefícios a todos os funcionários regulares, que inclui um plano 401(k) com contrapartida do empregador, 16 semanas de licença parental remunerada, benefícios de bem-estar, contrapartida de benefícios de transporte, tempo de folga remunerado e licença médica remunerada em conformidade com as leis aplicáveis (por exemplo, Lei de Famílias Saudáveis e Trabalho do Colorado). A DoorDash também oferece benefícios médicos, odontológicos e oftalmológicos, 11 feriados remunerados, seguro de invalidez e vida básico, assistência para formação familiar e um programa de saúde mental, entre outros.
Para saber mais sobre nossos benefícios, visite nossa página de carreiras aqui careers.doordash.com/
Veja abaixo os detalhes de folga remunerada:
- Para cargos assalariados: tempo de folga/férias flexível remunerado, mais 80 horas de licença médica remunerada por ano.
- Para cargos horistas: férias acumuladas a cerca de 1 hora para cada 25.97 horas trabalhadas (por exemplo, cerca de 6.7 horas/mês se trabalhar 40 horas/semana; cerca de 3.4 horas/mês se trabalhar 20 horas/semana), e licença médica remunerada acumulada a 1 hora para cada 30 horas trabalhadas (por exemplo, cerca de 5.8 horas/mês se trabalhar 40 horas/semana; cerca de 2.9 horas/mês se trabalhar 20 horas/semana).
As faixas salariais base nacionais para esta posição nos Estados Unidos, incluindo Illinois e Colorado.
I4 $137,100—$201,600 USD
I5 $167,800—$246,800 USD
I6 $203,500—$299,300 USD
SOBRE A DOORDASH
Na DoorDash, nossa missão de capacitar economias locais molda como os membros de nossa equipe se movem rapidamente, aprendem e iteram para tomar decisões impactantes que demonstram empatia por nossa gama de usuários — de Dashers a parceiros lojistas e consumidores. Somos uma empresa de tecnologia e logística que começou permitindo entregas porta a porta, e estamos procurando membros de equipe que possam nos ajudar a passar de uma empresa conhecida como o lugar onde você pede comida para uma empresa à qual as pessoas recorrem para todos os tipos de bens.
A DoorDash está crescendo rapidamente e mudando constantemente, o que oferece aos membros de nossa equipe a oportunidade de compartilhar suas perspectivas únicas, resolver novos desafios e ser donos de suas carreiras. Estamos comprometidos em apoiar a felicidade, a saúde e o bem-estar geral dos funcionários, oferecendo benefícios e vantagens abrangentes, incluindo cuidados de saúde premium, reembolso de despesas de bem-estar, licença parental remunerada e muito mais.
NOSSO COMPROMISSO COM DIVERSIDADE E INCLUSÃO
Estamos comprometidos em crescer e capacitar uma comunidade mais inclusiva dentro de nossa empresa, setor e cidades. É por isso que contratamos e cultivamos equipes diversas de pessoas de todas as origens, experiências e perspectivas. Acreditamos que a verdadeira inovação acontece quando todos têm espaço à mesa e as ferramentas, recursos e oportunidades para se destacar.
Declaração de Não Discriminação: Em linha com nossas crenças e objetivos, nenhum funcionário ou candidato enfrentará discriminação ou assédio com base em: raça, cor, ancestralidade, origem nacional, religião, idade, gênero, estado civil/parceiro doméstico, orientação sexual, identidade ou expressão de gênero, status de deficiência ou status de veterano. Além da discriminação e assédio com base em "categorias protegidas", também nos esforçamos para impedir que outras formas mais sutis de comportamento inadequado (ou seja, estereotipagem) ganhem força em nosso escritório. Seja flagrante ou oculto, barreiras para o sucesso não têm lugar na DoorDash. Valorizamos uma força de trabalho diversificada — pessoas que se identificam como mulheres, não binárias ou não conformes com o gênero, LGBTQIA+, indígenas americanos ou nativos do Alasca, negros ou afro-americanos, hispânicos ou latinos, nativos havaianos ou outras ilhas do Pacífico, com deficiência, cuidadores e pais, e veteranos são fortemente encorajados a se candidatar. Agradecemos ao Level Playing Field Institute por esta declaração de não discriminação.
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