Reddit — это сообщество сообществ. Оно построено на общих интересах, увлечениях и доверии и является площадкой для самых открытых и аутентичных диалогов в интернете. Ежедневно пользователи Reddit публикуют, голосуют и комментируют темы, которые их волнуют больше всего. Имея более 100 000 активных сообществ и примерно 130 миллионов уникальных ежедневных посетителей, Reddit является одним из крупнейших источников информации в интернете. Для получения дополнительной информации посетите веб-сайт Reddit.
Местоположение: В Reddit действует гибкая система работы. Вы не живете рядом с нашим офисом? Не беспокойтесь: вы можете работать удаленно из любой точки Великобритании или Нидерландов.
Команда Ads Foundational Representations (AFR) разрабатывает сигналы и представления основных сущностей Reddit (реклама, посты, пользователи и т. д.), захватывая семантическую, контекстную и поведенческую информацию, необходимую Reddit Ads. Мы работаем над созданием эмбеддингов для понимания контента и интересов пользователей на основе контента, с которым они взаимодействуют.
Наша команда обладает потенциалом для выделения одного из главных преимуществ Reddit: подлинно курируемого, высококачественного, чрезвычайно релевантного и ежедневно обновляемого органического контента. Мы — команда, специализирующаяся на машинном обучении/данных, с фокусом на следующих областях:
- Мультимодальные и контентные эмбеддинги — Понимание органического (посты, комментарии, сабреддиты) и продвигаемого (реклама, товары для покупок, их целевые страницы) текстового и медиаконтента путем встраивания их в общее пространство.
- Контекстная и поведенческая релевантность — Работа с продакт-менеджментом и специалистами по данным для определения релевантности рекламы для пользователей и контента, который мы показываем им рядом, построение метрик и точная настройка эмбеддингов для лучшего отражения релевантности.
- Эмбеддинги графа знаний — Создание представлений для сущностей графа знаний, например, интеллектуальной собственности/брендов, для использования в высокоточном таргетинге и бизнес-аналитике.
- Моделирование намерений пользователя — Использование различных методов для создания представлений пользователей на основе контента, с которым они взаимодействуют: пакетное и потоковое моделирование последовательностей, суммаризация LLM и т. д.
- Представления на основе LLM — Использование LLM, VLM и фундаментальных моделей для создания сложных представлений сущностей Reddit, которые улучшают результаты ранжирования.
Сигналы и признаки, которые мы создаем, становятся ключевым элементом воронки доставки рекламы, от таргетинга до аукциона, а также продуктом Business Insights и другими клиентскими продуктами, такими как генерация и оптимизация креативов.
В качестве Staff ML Engineer вы будете отвечать за определение технического направления нескольких направлений, которыми владеет команда. Вы будете руководить кросс-функциональными ML-проектами от начала до конца — от высокоуровневого анализа бизнес-разрывов до инженерной реализации.
Примерно 50% вашего времени будет посвящено техническому лидерству и наставничеству (разработка стратегии и дизайна, кросс-функциональное сотрудничество, повышение планки качества), а другие 50% — индивидуальной практической работе (анализ и инжиниринг данных, моделирование и автоматизация).
Обязанности
- Обеспечение технического лидерства и наставничества для MLE в команде: разработка и проверка дизайна, установление лучших практик в анализе, моделировании и инжиниринге, поддержание высокого уровня качества.
- Тесное сотрудничество с руководством команды/организации в разработке технической стратегии для эмбеддингов на основе контента и релевантности для рекламы.
- Разработка новых или итерация существующих моделей эмбеддингов для рекламных сценариев использования, от агрегирующих конвейеров до двухуровневых архитектур и моделей последовательностей.
- Работа с локальными и сторонними LLM/VLM: извлечение представлений, разработка методологий оценки, настройка промптов и дообучение больших моделей для создания передовых эмбеддингов.
- Создание конвейеров обработки данных и инференса для разрабатываемых моделей.
- Качественная и количественная оценка различных разрабатываемых нами признаков, сквозное экспериментирование от внутренних бенчмарков до офлайн-метрик рекомендательных систем и онлайн-экспериментов.
- Обеспечение надежности, масштабируемости и производительности ML-систем путем написания автоматизированных тестов, мониторинга производительности и внедрения лучших практик управления моделями.
- Участие в обзорах моделирования и кода: Вы будете проверять работу других членов команды и предоставлять обратную связь, чтобы гарантировать соответствие стандартам команды по качеству и производительности.
- Сотрудничество с кросс-функциональными командами для понимания бизнес-требований и их преобразования в технические решения.
Требуемая квалификация:
- 7+ лет практического опыта полного цикла проектирования, обучения, оценки, тестирования и развертывания промышленных моделей.
- Подтвержденное техническое лидерство уровня Staff: наставничество инженеров, установление стандартов и повышение планки качества, руководство сложными кросс-функциональными проектами: от требований, проектирования до выравнивания и выполнения между командами/функциями без прямого управления персоналом.
- Отличные коммуникативные навыки, способность объяснять сложные технические концепции разным аудиториям как устно, так и письменно.
- Успешный опыт работы с контентно-насыщенными задачами NLP/CV в масштабе и использования эмбеддингов как инструмента для их решения.
- Устоявшийся подход к разработке ML-систем, основанный на данных. Энтузиазм в работе с данными и готовность разбираться за цифрами метрик.
- Знакомство с рекламной сферой и/или системами поиска/рекомендаций.
- Опыт работы с основными фреймворками глубокого обучения: PyTorch или TensorFlow.
Предпочтительная квалификация:
- Опыт работы с нашим стеком (Python, Pytorch, Airflow, BigQuery, Ray, k8s, kafka, GCP)
- Опыт технического лидерства: наставничество младших инженеров и руководство сложными проектами.
- Практический опыт использования/дообучения/создания LLM.
Льготы:
- Глобальные программы льгот, соответствующие вашему образу жизни, от рабочего места до профессионального развития и поддержки ухода за детьми.
- Поддержка планирования семьи.
- Гендерно-аффирмативный уход.
- Льготы на психическое здоровье и коучинг.
- Групповая индивидуальная пенсионная схема с участием работодателя.
- Частная медицинская и стоматологическая программа.
- Программы замены дохода.
- Схема «Велосипед на работу».
- Гибкий отпуск и оплачиваемое время для волонтерской деятельности.
- Щедрый оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком.
В некоторых ролях и местах работы собеседования будут записываться, транскрибироваться и обобщаться с помощью искусственного интеллекта (ИИ). Вы будете иметь возможность отказаться от записи, транскрипции и обобщения до любых запланированных собеседований.
Во время собеседования мы будем собирать следующие категории персональной информации: идентификаторы, профессиональная информация и информация, связанная с трудоустройством, сенсорная информация (аудио/видеозапись) и любые другие категории персональной информации, которую вы решите предоставить нам. Мы будем использовать эту информацию для оценки вашей заявки на трудоустройство или роль независимого подрядчика, в зависимости от обстоятельств. Мы не будем продавать вашу персональную информацию или раскрывать ее третьим лицам в их маркетинговых целях. Мы оперативно удалим любую запись вашего собеседования после принятия решения о найме. Для получения дополнительной информации о том, как мы будем обрабатывать вашу персональную информацию, включая ее хранение, обратитесь к нашей Политике конфиденциальности кандидатов для потенциальных сотрудников и подрядчиков.
Reddit гордится тем, что является работодателем с равными возможностями, и стремится создать рабочую силу, представляющую разнообразные сообщества, которые мы обслуживаем. Reddit стремится предоставлять разумные приспособления для квалифицированных лиц с ограниченными возможностями и ветеранов с ограниченными возможностями в наших процедурах подачи заявок на работу. Если по причине инвалидности вам требуется приспособление во время процесса собеседования, пожалуйста, сообщите об этом вашему рекрутеру.
