Estados Unidos
Roku
Lyft
Engenheiro(a) Sênior de Machine Learning, Recomendações
Estados Unidos
San Francisco, California, United States
Python
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
Na Lyft, nosso propósito é servir e conectar. Buscamos alcançar isso cultivando um ambiente de trabalho onde todos os membros da equipe pertencem e têm a oportunidade de prosperar.
Com um bilhão de corridas por ano e aumentando, Lyft está resolvendo problemas complexos em um setor em rápido crescimento, com muitos dados e soluções criativas em Rider, Marketplace, Growth e além. Embora as abordagens tradicionais de otimização e decomposição de problemas sejam suficientes para transformar o setor de transporte, a construção de uma plataforma de próxima geração para transporte de baixo custo e ultra-imersivo para melhorar a vida das pessoas justifica o uso de ML moderno utilizando dados em escala de petabytes. Nossos engenheiros de Machine Learning altamente motivados trabalham nesses problemas desafiadores e definem soluções para impactar diretamente vários aspectos do nosso negócio principal.
Se você é um pensador crítico com experiência em fluxos de trabalho de machine learning e LLMs, apaixonado por resolver problemas de negócios usando dados e trabalhar em um ambiente dinâmico, criativo e colaborativo, estamos procurando por você.
Estamos buscando um(a) Engenheiro(a) Sênior de Machine Learning para se juntar à equipe de IA Aplicada ao Passageiro e liderar o design, desenvolvimento e implantação de sistemas de ponta de machine learning e inteligência artificial.
Esta função exige um pensador estratégico que possa equilibrar a arquitetura de sistemas de alto nível com a implementação técnica prática. Você colaborará com várias equipes para moldar o futuro do compartilhamento de corridas, aproveitando IA, Machine learning e ciência de dados.
RESPONSABILIDADES
- Desenvolvimento e Pesquisa de Modelos: Projetar, construir e implantar modelos de machine learning para aplicações em tempo real, incluindo a tradução de pesquisas de ponta em soluções prontas para produção.
- Design de Sistemas: Arquitetar pipelines de ML escaláveis e confiáveis que se integrem perfeitamente aos sistemas backend existentes.
- Inovação e Pesquisa Aplicada: Mantenha-se à frente explorando algoritmos emergentes, tecnologias (como aplicações baseadas em LLMs e LLM) e frameworks — avaliando criticamente novas pesquisas e identificando casos de uso de alto impacto em áreas de negócios.
- Colaboração: Faça parceria com engenheiros de ML, gerentes de produto, cientistas de dados e engenheiros de software para alinhar as iniciativas de ML com os objetivos de negócios.
- Tomada de Decisão Baseada em Dados: Utilize insights baseados em dados para informar e refinar estratégias e soluções de ML.
- Mentoria e Liderança Técnica: Forneça direção técnica, mentore engenheiros juniores e promova uma cultura de aprendizado e colaboração.
- Qualidade de Código: Escreva código de nível de produção e participe de revisões de código para garantir a qualidade e compartilhar conhecimento com a equipe.
EXPERIÊNCIA
- Mestrado ou Doutorado em Ciência da Computação ou área técnica relacionada
- 5+ anos (ou Doutorado com 3+ anos) de experiência em modelagem de machine learning ou áreas relacionadas
- Experiência com tecnologias de deep learning para sistemas de recomendação, incluindo TensorFlow, PyTorch, ou frameworks similares
- Compreensão de conceitos estatísticos como teste de hipóteses, análise de regressão e métricas de avaliação de desempenho para machine learning
- Experiência em traduzir pesquisa de ML de ponta em sistemas de produção
- Proficiência em Python, Golang, ou outra linguagem de programação
- Capacidade comprovada de lidar com problemas ambíguos e entregar soluções em escala.
- Fortes habilidades de comunicação e interpessoais para colaboração interfuncional eficaz.
BENEFÍCIOS
- Ótimas opções de seguro médico, odontológico e oftalmológico com programas adicionais disponíveis quando matriculado
- Benefícios de saúde mental
- Benefícios de construção familiar
- Benefícios de creche e pet
- Plano 401(k) com contrapartida da empresa para ajudar a economizar para o seu futuro
- Além dos 12 feriados observados, os membros da equipe assalariados têm dias de folga remunerada discricionários, os membros da equipe horistas têm 15 dias de folga remunerada
- 18 semanas de licença parental remunerada. Pais biológicos, adotivos e de acolhimento são todos elegíveis
- Benefícios de transporte subsidiados
- Créditos mensais da Lyft e associação gratuita Lyft Pink
A Lyft é um empregador que oferece igualdade de oportunidades, comprometido com um local de trabalho inclusivo que promove o pertencimento. Todos os candidatos qualificados receberão consideração para emprego, independentemente de raça, cor, religião, sexo, orientação sexual, identidade de gênero, origem nacional, status de deficiência, status de veterano protegido, idade, informação genética ou qualquer outra base proibida por lei. Também consideramos candidatos qualificados com histórico criminal consistente com a lei federal, estadual e local aplicável.
A Lyft valoriza muito ter funcionários trabalhando no escritório para promover um ambiente de trabalho colaborativo e cultura da empresa. Esta função será presencial em um cronograma híbrido — os membros da equipe deverão trabalhar no escritório 3 dias por semana às segundas, quartas e quintas-feiras. A Lyft considera trabalhar no escritório pelo menos 3 dias por semana como uma função essencial desta função híbrida. Seu recrutador pode compartilhar mais informações sobre os vários benefícios no escritório que a Lyft oferece. Além disso, as funções híbridas têm a flexibilidade de trabalhar de qualquer lugar por até 4 semanas por ano. #Hybrid
A faixa salarial base esperada para esta posição na área de São Francisco é US$ 162,800 - US$ 203,500, não incluindo potencial oferta de ações, bônus ou benefícios. As faixas salariais dependem de uma variedade de fatores, incluindo qualificações, experiência e localização geográfica. Seu recrutador pode compartilhar mais informações sobre a faixa salarial específica para sua localização de trabalho e outros fatores durante o processo de contratação.
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