Starszy inżynier ds. uczenia maszynowego, zrozumienie treści reklam

Reddit to społeczność społeczności. Opiera się na wspólnych zainteresowaniach, pasji i zaufaniu i jest domem dla najbardziej otwartych i autentycznych rozmów w Internecie. Każdego dnia użytkownicy Reddita przesyłają, głosują i komentują tematy, które najbardziej ich interesują.

Z ponad 100 000 aktywnych społeczności i około 126 milionami aktywnych unikalnych użytkowników dziennie, Reddit jest jednym z największych internetowych źródeł informacji. Więcej informacji można znaleźć na stronie www.redditinc.com. Reddit ma elastyczną siłę roboczą!

Jeśli mieszkasz w pobliżu jednego z naszych fizycznych biur, nasze drzwi są otwarte, abyś mógł przychodzić do biura tak często, jak chcesz. Nie mieszkasz w pobliżu jednego z naszych biur? Bez obaw: możesz ubiegać się o pracę zdalną w dowolnym kraju, w którym jesteśmy fizycznie obecni.

Ads Content Understanding (ACU) jest właścicielem i generuje sygnały opisujące, czego dotyczą treści Reddit, na ile są bezpieczne dla marki i odpowiednie oraz co użytkownicy próbują osiągnąć w rozmowach handlowych. ACU jest odpowiedzialne za: Graf wiedzy (podmioty, marki, produkty i relacje w Reddicie i źródłach zewnętrznych). Taksonomie treści, takie jak IAB, standardowa taksonomia produktów Shopify, IAS i inne taksonomie komercyjne wykorzystywane do targetowania, bezpieczeństwa i dynamiki rynku.

Eksploracja opinii na temat przypadków użycia reklam: nastrojów, stanowiska, zamiarów komercyjnych i innych jakościowych atrybutów rozmów. Zakupy/zrozumienie produktu: wykrywanie jednostek produktów, kategorii produktów i atrybutów produktów w organicznych konwersacjach i dopasowywanie ich do katalogów zakupowych. Rejestr sygnałów i tagów: ujednolicony, zarządzany katalog sygnałów ACU, który umożliwia wyszukiwanie, ranking, bezpieczeństwo i statystyki w Ads Foundations i zespołach partnerskich.

Poszukujemy starszego inżyniera ds. uczenia maszynowego (IC4), który będzie kluczowym czynnikiem przyczyniającym się do opracowania planu działania dotyczącego zrozumienia treści dla organizacji monetyzacyjnej. To nie jest naukowiec ani zwykła rola DS; sukces zależy od solidnych, dostarczonych systemów i wpływu na monetyzację. Idealny kandydat to pragmatyczny inżynier z solidnymi podstawami inżynierii oprogramowania i solidną intuicją w zakresie uczenia maszynowego, a nie pracownik naukowy zajmujący się wyłącznie badaniami naukowymi.

Jest to rola w obszarze Applied MLE, wymagająca osoby, która potrafi ocenić, kiedy wykorzystać hostowane LLM w porównaniu z modelami niestandardowymi, pomóc w skalowaniu zrozumienia treści do nowych modalności (np. wideo) i opracować praktyczne rozwiązania ML, które przynoszą wpływ na biznes. Obowiązki: Działanie w całym cyklu życia ML (formowanie problemów, dane, modelowanie, ocena, wdrażanie, monitorowanie i dyżury), projektowanie skalowalnych potoków ML i promowanie odpowiedzialnej sztucznej inteligencji (stronniczość, bezpieczeństwo, wyjaśnialność) dla modeli i sygnałów ACU w produkcji. Zapewnianie przywództwa technicznego i mentoringu menedżerom MLE i SWE zajmującym się ML w ACU, przeglądanie projektów, ustalanie standardów technicznych oraz podnoszenie poziomu umiejętności modelowania i systemów w zespole.

Opracuj systemy oceny i systemy monitorowania jakości dla sygnałów zrozumienia treści, wykorzystując praktyki sędziowskie SOTA LM. Dbaj o doskonałość operacyjną systemów ML firmy ACU poprzez definiowanie SLO, alertów i pulpitów nawigacyjnych dla kluczowych sygnałów (zasięg, opóźnienie, precyzja/przypominanie, koszt). Twórz i rozwijaj możliwości rozumienia treści w rozmowach handlowych (np. recenzje vs. rekomendacje vs. porównania vs. pytania i odpowiedzi; nastroje i stanowisko; jednostki i kategorie produktów) i operacjonalizuj je jako solidne sygnały, które wspomagają reklamy kontekstowe i produktowe, automatyczne kierowanie, nowe formaty i produkty analityczne.

Kieruj najlepszymi praktykami LLM i nowoczesnym ML w ACU: zdefiniuj, kiedy monitować, dostrajać lub destylować; ocena projektu i uprzęże bezpieczeństwa; i poprowadzić co najmniej jedną dużą próbę destylacji, aby zastąpić zewnętrzne interfejsy API modelami wewnętrznymi. Wymagane kwalifikacje: ponad 5 lat odpowiedniego doświadczenia w MLE w dostarczaniu produkcyjnych systemów ML (modele + potoki + obsługa) na dużą skalę, najlepiej w domenach rozumienia treści na dużą skalę lub reklamach. Wykazano, że przywództwo techniczne na wyższym szczeblu: przyczyniło się do podejmowania decyzji dotyczących architektury, standardów i przeglądów projektów w swoim bezpośrednim zespole.

Silne umiejętności komunikacyjne, ze zdolnością do wyjaśniania złożonych technicznych kompromisów PMom, DS i innym zespołom inżynierskim, szczególnie w niejednoznacznych, problematycznych obszarach obejmujących wiele zespołów, takich jak monetyzacja Poszukiwaczy/Poszukiwaczy. Niektórzy mają doświadczenie w budowaniu i wysyłaniu modeli NLP / języków / modeli rozumienia treści do produkcji (np. klasyfikatorów, koderów, modeli sekwencji lub sesji) z wyraźnymi wynikami biznesowymi (np. wzrostem CTR/ROAS, poprawą bezpieczeństwa). Doświadczenie w modelowaniu komercyjnym lub celowym będzie mocnym plusem.

Preferowane kwalifikacje: Praktyczne doświadczenie w stosowaniu LLM w produkcji do etykietowania, oceny lub destylacji (np. LM jako sędzia, klasyfikatory oparte na podpowiedziach, etykiety generowane przez LLM podzielone na mniejsze modele), w tym zarządzanie kompromisami w zakresie jakości, kosztów i opóźnień. Znaczące doświadczenie z PyTorch, TensorFlow lub podobnym oraz kodem o jakości produkcyjnej w Pythonie (a najlepiej w jednym języku o typie statycznym, takim jak Go/Java/C++).

Wygodne posiadanie kompleksowego kodu szkoleniowego, ewaluacyjnego i wdrożeniowego. Doświadczenie w projektowaniu systemów i potoków uczenia maszynowego: szkolenia offline, potoki funkcji (wsadowe/strumieniowe), udostępnianie online, monitorowanie i eksperymentowanie w przypadku powierzchni o dużym natężeniu ruchu. Świadczenia: Kompleksowe świadczenia zdrowotne i programy zastępowania dochodów 401k z Employer Match Globalne programy świadczeń dopasowane do Twojego stylu życia, od miejsca pracy, przez rozwój zawodowy, po wsparcie w opiece Wsparcie planowania rodziny Opieka afirmująca płeć Zdrowie psychiczne i coaching Korzyści Elastyczny urlop i płatny wolontariat Wolny od pracy Hojny płatny urlop rodzicielski Przejrzystość wynagrodzeń: To ogłoszenie o pracę może obejmować więcej niż jeden poziom kariery. Oprócz wynagrodzenia podstawowego osoba na tym stanowisku może otrzymywać kapitał w postaci ograniczonych jednostek magazynowych, a w zależności od oferowanego stanowiska może również kwalifikować się do otrzymania prowizji.

Ponadto Reddit oferuje szeroką gamę świadczeń pracownikom mieszkającym w USA, w tym ubezpieczenie medyczne, dentystyczne i okulistyczne, program 401(k) z dopasowaniem pracodawcy, hojny urlop i urlop rodzicielski. Aby dowiedzieć się więcej, odwiedź https://www.redditinc.com/careers/. Aby zapewnić kandydatom większą przejrzystość, udostępniamy zakresy wynagrodzenia podstawowego dla wszystkich ogłoszeń o pracę w USA, niezależnie od stanu.

Ustalamy standardowe zakresy wynagrodzenia podstawowego dla wszystkich stanowisk w oparciu o funkcję, poziom i lokalizację w kraju, w porównaniu z firmami o podobnym etapie rozwoju. Ostateczna kwota oferty zależy od wielu czynników, w tym umiejętności, głębokości doświadczenia zawodowego oraz odpowiednich licencji/poświadczeń, i może różnić się od kwot wymienionych poniżej. Podstawowy zakres wynagrodzenia na tym stanowisku wynosi: 216 700 - 303 400 USD.

W wybranych rolach i lokalizacjach rozmowy kwalifikacyjne będą nagrywane, transkrybowane i podsumowywane przez sztuczną inteligencję (AI). Będziesz mieć możliwość rezygnacji z nagrywania, transkrypcji i podsumowań przed każdą zaplanowaną rozmową kwalifikacyjną. Podczas rozmowy zbieramy następujące kategorie danych osobowych: dane identyfikacyjne, dane zawodowe i związane z zatrudnieniem, dane sensoryczne (nagranie audio/wideo) oraz wszelkie inne kategorie danych osobowych, które zdecydujesz się nam udostępnić.

Wykorzystamy te informacje do oceny Twojego podania o zatrudnienie lub stanowisko niezależnego wykonawcy, stosownie do przypadku. Nie będziemy sprzedawać Twoich danych osobowych ani ujawniać ich osobom trzecim w celach marketingowych. Usuniemy wszelkie nagrania rozmowy kwalifikacyjnej niezwłocznie po podjęciu decyzji o zatrudnieniu.

Więcej informacji o tym, jak będziemy postępować z Twoimi danymi osobowymi, w tym o ich przechowywaniu, znajdziesz w naszej Polityce prywatności kandydatów dla potencjalnych pracowników i wykonawców. Reddit jest dumny z tego, że jest pracodawcą zapewniającym równe szanse i angażuje się w budowanie siły roboczej reprezentującej różnorodne społeczności, którym służymy. Reddit stara się zapewniać rozsądne udogodnienia wykwalifikowanym osobom niepełnosprawnym i niepełnosprawnym weteranom w ramach naszych procedur ubiegania się o pracę.

Jeśli ze względu na niepełnosprawność potrzebujesz zakwaterowania podczas rozmowy kwalifikacyjnej, poinformuj o tym swojego rekrutera. Aplikuj bezpośrednio na RemoteJobs.org: https://remotejobs.org/remote-jobs/senior-machine-learning-engineer-ads-content-understanding-reddit