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Engenheiro Sênior de Machine Learning, Eficiência de ML em Anúncios
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Python
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
O Reddit é uma comunidade de comunidades. É construído sobre interesses compartilhados, paixão e confiança, e é o lar das conversas mais abertas e autênticas da internet. Todos os dias, os usuários do Reddit enviam, votam e comentam sobre os tópicos com os quais mais se importam. Com mais de 100,000 comunidades ativas e aproximadamente 130 milhões de visitantes únicos ativos diariamente, o Reddit é uma das maiores fontes de informação da internet. Para mais informações, visite redditinc.com.
Sobre a equipe
A equipe de Eficiência de ML em Anúncios do Reddit tem como foco tornar as cargas de trabalho de machine learning mais rápidas, mais escaláveis e mais eficientes em termos de custo, permitindo que nossas equipes de ML em Anúncios desenvolvam, lancem e escalem modelos cada vez mais sofisticados.
Esta função está na interseção de cargas de trabalho de ML, sistemas de execução e alavancagem de engenharia. O engenheiro trabalhará em estreita colaboração com as equipes de ranqueamento, proprietários de serviços e a Plataforma de ML para identificar gargalos importantes, implementar melhorias direcionadas e conectar melhorias de execução e sistemas a resultados mensuráveis de ponta a ponta.
Transparência Salarial
Localização: O Reddit possui uma força de trabalho com flexibilidade em primeiro lugar. Não mora perto do nosso escritório? Sem problemas: você pode trabalhar remotamente de qualquer lugar nos EUA ou Canadá.
Esta vaga pode abranger mais de um nível de carreira.
Além do salário base, esta função é elegível para receber participação acionária na forma de unidades de ações restritas e, dependendo da posição oferecida, também pode ser elegível para receber uma comissão. Além disso, o Reddit oferece uma ampla gama de benefícios para funcionários baseados nos EUA, incluindo seguro médico, odontológico e oftalmológico, programa 401(k) com contrapartida do empregador, tempo livre generoso para férias e licença parental. Para saber mais, visite redditinc.com/careers/.
Para proporcionar maior transparência aos candidatos, compartilhamos faixas salariais base para todas as vagas baseadas nos EUA, independentemente do estado. Definimos faixas salariais base padrão para todas as funções com base na função, nível e localização do país, comparadas com empresas em estágio de crescimento semelhante. Os valores finais da oferta são determinados por vários fatores, incluindo habilidades, profundidade da experiência profissional e licenças/credenciais relevantes, e podem variar dos valores listados abaixo.
A faixa salarial base para esta posição é: $216,700—$303,400 USD
Em funções e locais selecionados, as entrevistas serão gravadas, transcritas e resumidas por inteligência artificial (IA). Você terá a oportunidade de optar por não participar da gravação, transcrição e resumo antes de qualquer entrevista agendada.
Durante a entrevista, coletaremos as seguintes categorias de informações pessoais: Identificadores, Informações Profissionais e Relacionadas ao Emprego, Informações Sensoriais (gravação de áudio/vídeo) e quaisquer outras categorias de informações pessoais que você optar por compartilhar conosco. Usaremos essas informações para avaliar sua candidatura para emprego ou uma função de contratante independente, conforme aplicável. Não venderemos suas informações pessoais nem as divulgaremos a terceiros para fins de marketing. Excluiremos qualquer gravação da sua entrevista prontamente após tomar uma decisão de contratação. Para obter mais informações sobre como lidaremos com suas informações pessoais, incluindo nossa retenção delas, consulte nossa Política de Privacidade de Candidatos para Potenciais Funcionários e Contratantes.
O Reddit orgulha-se de ser um empregador que oferece oportunidades iguais e está comprometido em construir uma força de trabalho representativa das diversas comunidades que atendemos. O Reddit está comprometido em fornecer acomodações razoáveis para indivíduos qualificados com deficiências e veteranos com deficiência em nossos procedimentos de candidatura a vagas. Se, devido a uma deficiência, você precisar de uma acomodação durante o processo de entrevista, informe seu recrutador.
O que você fará
- Assumir iniciativas de otimização de desempenho de ponta a ponta para cargas de trabalho de ML de alto impacto em produção, desde a identificação de gargalos e implementação até a validação e lançamento em produção.
- Perfilhar e diagnosticar gargalos de desempenho de ML em execução de modelos, frameworks, runtimes, memória, utilização de CPU/GPU e infraestrutura usando benchmarking e medição rigorosos.
- Projetar e implementar melhorias de desempenho envolvendo execução de inferência, comportamento de runtime, processamento em lote, gerenciamento de memória, precisão, integração de compilador, operadores personalizados, kernels ou outras técnicas relevantes.
- Melhorar a eficiência e a escalabilidade do treinamento e serviço de ML, otimizando latência, throughput, utilização de hardware e custo, mantendo a qualidade do modelo e a confiabilidade da produção.
- Apoiar lançamentos de modelos mais rápidos e seguros por meio de benchmarking de desempenho, testes de carga, detecção de regressão e melhorias na prontidão para lançamento.
- Trabalhar em parceria com engenheiros de modelos e equipes de plataforma para identificar oportunidades de alta alavancagem, integrar otimizações com segurança e validar o impacto mensurável de ponta a ponta.
- Construir capacidades de desempenho reutilizáveis, incluindo benchmarks, ferramentas, padrões de otimização e orientação de engenharia que acelerem o desenvolvimento e a implantação de futuros modelos.
- Contribuir para a direção técnica e orientar engenheiros por meio de colaboração prática, revisões de código, depuração de desempenho e compartilhamento de conhecimento.
O que buscamos
- Experiência prática em engenharia de desempenho de ML: Capacidade demonstrada de diagnosticar e implementar melhorias de desempenho significativas em cargas de trabalho de ML em produção ou relevantes para produção.
- Profundo conhecimento em pelo menos uma área de desempenho de ML, como execução de inferência, runtimes de ML, integração de compilador, otimização de GPU/kernel, sistemas de memória ou execução de treinamento.
- Fortes habilidades de profiling e benchmarking: Capacidade de identificar gargalos sistematicamente, estabelecer linhas de base confiáveis e validar melhorias mensuráveis de ponta a ponta.
- Fundamentos sólidos de engenharia de software: Experiência na implementação, depuração, teste e manutenção de sistemas sensíveis ao desempenho, com proficiência em Python e tecnologias de programação de sistemas relevantes.
- Compreensão de sistemas de ML: Familiaridade com frameworks de ML de produção e as compensações de desempenho entre execução de modelo, runtime, memória, hardware e infraestrutura.
- Julgamento de engenharia de produção: Capacidade de equilibrar melhorias de desempenho com correção numérica, qualidade do modelo, confiabilidade, manutenibilidade e lançamento seguro.
- Bons instintos de cliente e plataforma: capacidade de resolver gargalos concretos mantendo em mente a manutenibilidade, adoção e reutilização futura.
- Comunicação forte: capaz de explicar claramente as compensações para engenheiros e equipes parceiras.
Diferenciais
- Experiência na otimização de cargas de trabalho de inferência ou treinamento em larga escala, particularmente em sistemas de recomendação, ranqueamento, busca ou recuperação.
- Experiência com PyTorch, incluindo otimização de desempenho usando tecnologias como Dynamo, Inductor, AOTI, torch.export ou operadores personalizados.
- Experiência com runtimes de inferência, execução em GPU ou tecnologias de desempenho como TensorRT, ONNX Runtime, CUDA, Triton, LLVM/MLIR ou sistemas equivalentes.
- Experiência com otimização consciente de hardware, incluindo processamento em lote, gerenciamento de memória, fusão de operadores, precisão mista, quantização ou eficiência de aceleradores.
- Experiência com desempenho de treinamento distribuído, incluindo utilização de GPU, comunicação, carregamento de dados, eficiência de memória ou otimização do tempo de etapa de treinamento.
- Experiência na construção de benchmarks de desempenho, ferramentas de profiling, detecção de regressão, capacidades de prontidão para lançamento ou ferramentas de observabilidade de custos para cargas de trabalho de ML.
- Experiência trabalhando entre equipes de modelagem de ML, serviço e infraestrutura de plataforma.
Conhecimento especializado em internos de compiladores ou desenvolvimento de kernel CUDA/Triton personalizado são valiosos, mas não obrigatórios. Valorizamos a profundidade demonstrada em engenharia de desempenho, julgamento técnico sólido e impacto mensurável na carga de trabalho acima da familiaridade com qualquer ferramenta ou framework específico.
Benefícios
- Programas de benefícios globais que se adaptam ao seu estilo de vida, desde espaço de trabalho até desenvolvimento profissional e suporte a cuidadores
- Suporte ao Planejamento Familiar
- Cuidado de Afirmação de Gênero
- Benefícios de Saúde Mental e Coaching
- Plano de Previdência Pessoal em Grupo com contrapartida do empregador
- Plano Médico e Odontológico Privado
- Programas de Substituição de Renda
- Programa de Bicicleta para o Trabalho
- Férias Flexíveis e Tempo Livre Remunerado para Voluntariado
- Licença Parental Remunerada Generosa
Mais oportunidades com um só perfil
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