Inżynier uczenia maszynowego, ML Efficiency

<div class="content-intro"><div class="c-message_kit__blocks c-message_kit__blocks--rich_text"> <div class="c-message__message_blocks c-message__message_blocks--rich_text" data-qa="message-text"> <div class="p-block_kit_renderer" data-qa="block-kit-renderer"> <div class="p-block_kit_renderer__block_wrapper p-block_kit_renderer__block_wrapper--first"> <div class="p-rich_text_block"> <div class="p-rich_text_section">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 130 milionami aktywnych unikalnych użytkowników dziennie, Reddit jest jednym z największych internetowych źródeł informacji. Więcej informacji można znaleźć na stronie <a class="c-link" href="http://www.redditinc.com/" target="_blank" data-stringify-link="http://redditinc.com" data-sk="tooltip_parent">www.redditinc.com</a>.</div> </div> </div> </div> </div> </div></div><p><strong>Lokalizacja: </strong>Reddit ma elastyczną pierwszą siłę roboczą. Nie mieszkasz w pobliżu naszego biura?

Bez obaw: możesz pracować zdalnie z dowolnego miejsca w Wielkiej Brytanii lub Holandii.</p> <p><strong>O zespole</strong></p> <p>Zespół ML Efficiency tworzy infrastrukturę, narzędzia i systemy optymalizacji, które umożliwiają inżynierom i badaczom zajmującym się uczeniem maszynowym skuteczne szkolenie, ocenę, wdrażanie i obsługę modeli na dużą skalę. Koncentrujemy się na poprawie produktywności programistów, obniżeniu kosztów infrastruktury, zwiększeniu wykorzystania sprzętu i przyspieszeniu eksperymentów w firmowym ekosystemie ML.</p> <p><strong>Obowiązki</strong></p> <ul> <li>Projektuj i buduj systemy, które poprawiają efektywność szkoleń ML i obciążeń wnioskowania.</li> <li>Tworzyj narzędzia, które pomagają inżynierom ML debugować, profilować, optymalizować i monitorować wydajność modelu.</li> <li>Ulepszaj procesor graficzny i zasoby ogólne wykorzystanie poprzez planowanie, zarządzanie zasobami, buforowanie i optymalizację obciążenia.</li> <li>Współpracuj z badaczami ML i zespołami ds. produktów, aby identyfikować wąskie gardła i zwiększać wydajność.</li> <li>Twórz platformy porównawcze i pulpity nawigacyjne wydajności dla systemów szkoleniowych i obsługujących.</li> <li>Optymalizuj rozproszoną infrastrukturę szkoleniową, potoki danych i architektury udostępniania modeli.</li> <li>Prowadź międzyfunkcjonalne inicjatywy, które poprawiają produktywność inżynierów Reddit ML.</li> <li>Opracuj strategię techniczną dotyczącą skalowalności, niezawodności i efektywności kosztowej platformy ML.</li> </ul> <p><strong>Kwalifikacje</strong></p> <p><strong>Wymagane</strong></p> <ul> <li>Licencjat, magister lub doktorat z informatyki lub pokrewnej dziedziny.</li> <li>Ponad 5 lat doświadczenia w inżynierii oprogramowania.</li> <li>Doskonała biegłość w języku Python</li> <li>biegłość w co najmniej jednym Preferowany język systemowy (Go, C++, Rust lub Java).</li> <li>Doświadczenie w budowaniu systemów rozproszonych na dużą skalę.</li> <li>Doświadczenie z infrastrukturą uczenia maszynowego, systemami szkoleniowymi lub platformami do serwowania modeli.</li> <li>Dogłębne zrozumienie inżynierii wydajności i optymalizacji systemów.</li> <li>Doskonałe umiejętności debugowania i profilowania.</li> </ul> <p><strong>Preferowane</strong></p> <ul> <li>Doświadczenie w pracy na dużą skalę rekomendacji, rankingów, generatywnej sztucznej inteligencji lub systemów modeli podstawowych.</li> <li>Doświadczenie z rozproszonymi platformami szkoleniowymi, takimi jak PyTorch Distributed, Ray, Tensorflow, Spark</li> <li>Znajomość architektur GPU i narzędzi do analizy wydajności.</li> <li>Doświadczenie w optymalizacji kosztów infrastruktury chmury w przypadku dużych obciążeń ML.</li> <li>Wkład na platformy wewnętrzne używane przez wiele zespołów ML.</li> <li>Doświadczenie w tworzeniu aplikacji do wnioskowania ML w czasie rzeczywistym</li> </ul> <p><strong>Jak wygląda sukces</strong></p> <ul> <li>Inżynierowie ML mogą szybciej przechodzić od pomysłu do eksperymentu.</li> <li>Koszty szkoleń i wnioskowania zmniejszają się, wydajność wzrasta, przy zachowaniu lub poprawie jakości modelu.</li> <li>Wzrost wykorzystania procesora graficznego i wydajności klastra.</li> <li>Niezawodność platformy poprawia się wraz ze skalą obciążeń ML.</li> <li>Zespoły spędzają mniej czasu na zarządzaniu infrastrukturą, a więcej na budowaniu modeli.</li> <li>Wzrasta średni rozmiar modelu rekomendacji.</li> </ul> <p><strong>Korzyści:</strong></p> <ul> <li>Globalne programy świadczeń dopasowane do Twojego stylu życia, od przestrzeni pracy, przez rozwój zawodowy, po wsparcie w opiece</li> <li>Wsparcie w planowaniu rodziny</li> <li>Opieka afirmująca płeć</li> <li>Zdrowie psychiczne i coaching Świadczenia</li> <li>Grupowy indywidualny program emerytalny z dopasowaniem pracodawcy</li> <li>Prywatny program medyczny i stomatologiczny</li> <li>Programy zastępowania dochodów</li> <li>Program rowerem do pracy</li> <li>Elastyczny urlop i płatny czas wolny w ramach wolontariatu</li> <li>Ogromny płatny urlop rodzicielski</li> </ul><div class="content-conclusion"><p>W wybranych rolach i lokalizacjach wywiady będą nagrywane, transkrybowane i podsumowywane przez sztuczną inteligencję (AI). Przed każdą planowaną rozmową kwalifikacyjną będziesz mieć możliwość rezygnacji z nagrywania, transkrypcji i podsumowania.</p> <p><span style="font-weight: 400;">Podczas rozmowy zbieramy następujące kategorie danych osobowych: dane identyfikacyjne, informacje 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 obchodzimy się z Twoimi danymi osobowymi, w tym o ich przechowywaniu, znajdziesz w naszej <a href="https://redditinc.com/policies/candidate-privacy-policy">Polityce prywatności kandydatów dla potencjalnych pracowników i wykonawców</a>.</span></p> <p><em><span style="font-weight: 400;">Reddit jest dumny z tego, że jest pracodawcą zapewniającym równe szanse i angażuje się w budowanie siły roboczej przedstawiciele różnorodnych 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.</span></em></p></div>Znajdź pracę w Wielkiej Brytanii na Arbeitnow