Software Engineer, Implicit Signals

О позиции

Команда строит системы классификации и оценки, которые обеспечивают быструю и надежную обратную связь по поведению моделей командам пост-тренинга и исследований. Мы сочетаем машинное обучение и production-разработку для создания точных, эффективных и масштабируемых решений. Работа включает проектирование сервисов, онлайн/офлайн пайплайнов, инструментов для экспериментирования с вниманием к производительности, надёжности и приватности. Вы будете тесно сотрудничать с ML-инженерами, данными-сайентистами и исследователями.

Будет плюсом

• Опыт с model serving, ML platforms или inference optimization
• Знание статистики и метрик оценки качества моделей
• Опыт работы с big data processing pipelines

Условия

• Конкурентный компенсационный пакет + опционы
• Медицинское страхование и wellness программы
• Флексибельная рабочая среда
• Бюджет на обучение и развитие
• Технологическое оборудование по выбору

Навыки

• Python
• Go
• Kubernetes
• Docker
• gRPC
• REST APIs
• Redis
• Apache Kafka
• PostgreSQL
• TensorFlow
• PyTorch
• Prometheus
• Grafana
• AWS
• CI/CD

Могут спросить на собеседовании

1. Опишите архитектуру системы, которую вы строили с нуля для масштабного ML продукта. Какие trade-offs вы приняли?
2. Как вы обеспечивали low latency и high throughput при сервинге ML моделей в production?
3. Приведите пример сложной production проблемы, которую вы диагностировали и решили. Какой подход использовали?
4. Как вы организуете работу с ML инженерами и data scientists при внедрении новых фич?