Senior Software Engineer II - Ads Quality

Название: Старший инженер-программист II — Качество рекламы Компания: Instacart Местоположение: Удаленно — США / США — Удаленно

Вознаграждение (Калифорния, Нью-Йорк, Коннектикут, Нью-Джерси): 230 000 – 242 500 долларов США в год Вознаграждение (Вашингтон): 220 000 – 232 000 долларов США в год Вознаграждение (Орегон, Делавэр, Мэн, Массачусетс, Мэриленд, Нью-Гэмпшир, Род-Айленд, Вермонт, округ Колумбия, Пенсильвания, Вирджиния, Колорадо, Техас, Иллинойс, Гавайи): 211 000 – 222 500 долларов США в год Вознаграждение (Все остальные штаты): 192 000 – 202 500 долларов США в год

Мы меняем индустрию продуктового ритейла В Instacart мы приглашаем мир делиться любовью через еду, потому что мы верим, что каждый должен иметь доступ к любимой еде и больше времени, чтобы наслаждаться ею вместе. Там, где другие видят простую потребность в доставке продуктов, мы видим захватывающую сложность и безграничные возможности для удовлетворения разнообразных потребностей нашего сообщества. Мы работаем над предоставлением важнейшей услуги, на которую полагаются клиенты, получая свои продукты и товары для дома, а также предлагая безопасные и гибкие возможности заработка для личных покупателей Instacart. Instacart стал спасательным кругом для миллионов людей, и мы собираем команду, которая поможет двигать нашу тележку вперед. Если вы готовы сделать лучшую работу в своей жизни, присоединяйтесь к нашему столу. Instacart — это команда Flex First Нет универсального подхода к тому, как мы делаем нашу лучшую работу. Наши сотрудники имеют возможность выбирать, где они делают свою лучшую работу — дома, в офисе или в любимой кофейне — оставаясь на связи и создавая сообщество посредством регулярных личных встреч. Узнайте больше о нашем гибком подходе к месту работы. Обзор В качестве старшего инженера-программиста II в команде Ads Quality, специализирующейся на инфраструктуре ML, вы будете работать с командой инженеров-программистов и специалистов по машинному обучению над созданием передовых систем, оптимизирующих производительность рекламы на протяжении всего цикла обслуживания объявлений, от поиска до ценообразования. Вы будете управлять техническим направлением наших решений для обработки данных, признаков и обучения/обслуживания моделей, что откроет возможности для моделирования следующего поколения — от использования готовых LLM до создания специализированных фундаментальных моделей, которые поддерживают все варианты использования рекламы. Вы устраните узкие места в системе обучения и обслуживания для оптимизации стабильности, задержки и стоимости. Опираясь на уникальные данные и рыночную позицию Instacart, эти системы создают ценность для рекламных партнеров, улучшают потребительский опыт и напрямую способствуют общему доходу / успеху бизнеса Instacart. У вас будет уникальная возможность сотрудничать с кросс-функциональной командой, превращая разнообразные идеи в мощные решения, которые повышают эффективность рекламы и операционную стабильность. Ваш опыт будет определять разработку масштабируемой инфраструктуры для обучения и обслуживания, обеспечивая повышение производительности и эффективности нашей рекламной платформы. Вместе мы создадим рекламную экосистему, которая не только обслуживает миллионы, но и преуспевает в предоставлении ценности как пользователям, так и рекламодателям. Instacart Ads меняет представление о покупке продуктов в Интернете, беспрепятственно интегрируя передовые рекламные решения в нашу платформу. Команда Ads Quality занимается достижением выдающихся рекламных результатов, внедряя инновации и точность в предсказание откликов, оптимизацию рекламодателей и процессы аукционов объявлений. Наша миссия — обеспечить релевантность, справедливость и эффективность для всех участников рекламной экосистемы. Используя терабайты данных и сложные алгоритмы машинного обучения, мы создаем передовые прогнозные модели, которые улучшают пользовательский опыт, способствуют успеху рекламодателей и поддерживают процветающую рекламную экосистему. Мы также находимся на переднем крае интеграции больших языковых моделей (LLM), открывая мощные новые возможности, которые переопределяют то, как бренды взаимодействуют с потребителями в сфере цифровых продуктов. Наша следующая крупная ставка — это модель последовательных фундаментальных данных в реальном времени для рекламы, и создание инфраструктуры для обучения и обслуживания, которая сделает это возможным, является центральным для этой роли. О вакансии Проектируйте, разрабатывайте и внедряйте инфраструктуру машинного обучения для решения практических задач на нашем сложном рынке, одновременно совершенствуя платформу обучения и обслуживания. Работайте с общекорпоративной командой ML Foundation над разработкой решений для удовлетворения уникальных потребностей отдела рекламы. Оптимизируйте узкие места в процессе обучения и обслуживания — профилируйте реальные системы и добивайтесь значительных успехов в пропускной способности, стоимости и задержке, от использования GPU/ускорителей до задержек в момент обслуживания. Выявляйте нестабильности и недостатки наших систем и операционных процедур для обеспечения лучшей в своем классе доступности. Создайте инфраструктуру для обработки признаков в реальном времени — конвейеры с низкой задержкой, которые вычисляют, объединяют и предоставляют свежие признаки моделям на критическом пути каждого рекламного запроса. Возглавьте инфраструктурную основу для нашей модели последовательных фундаментальных данных в реальном времени, включая хранилища последовательных признаков онлайн, пути обновления потоковой передачи, эффективное обслуживание с большим контекстом и конвейеры обучения, которые идут в ногу с быстро развивающимися данными. Тесно сотрудничайте с менеджерами по продуктам, специалистами по данным и инженерами ML, чтобы глубоко понять потребности бизнеса и совместно разрабатывать системы, в которых совместно решаются ограничения продукта, архитектуры моделей и инфраструктуры. Активно взаимодействуйте с различными заинтересованными сторонами, чтобы гарантировать, что решения хорошо интегрированы и соответствуют целям бизнеса. Наставляйте инженеров, определяйте техническое направление и проводите тщательные обзоры кода, чтобы обеспечить высокое качество кода и его поддерживаемость. Подавайте пример в формировании культуры непрерывного совершенствования и технического превосходства. О вас Минимальные требования Имейте степень магистра или доктора наук в области компьютерных наук, искусственного интеллекта, машинного обучения, исследования операций или эквивалентные самостоятельное обучение и опыт. Имейте 3+ года промышленного опыта в создании инфраструктуры ML или использовании машинного обучения для решения реальных проблем с большими наборами данных. Глубокая экспертиза в создании, масштабировании и управлении инфраструктурой ML для обучения и/или обслуживания в производственной среде, с глубоким пониманием современных систем машинного обучения и MLOps. Сильные навыки программирования в программной инженерии (например, Python, Go), а также опыт работы с манипуляцией данными с использованием инструментов (SQL, Spark и Pandas) и фреймворков ML (Torch, Tensorflow, XGBoost). Сильные аналитические навыки и навыки решения проблем. Отличные коммуникативные навыки (устные и письменные), позволяющие сотрудничать с разнообразной группой заинтересованных сторон на всех уровнях. Желание погружаться в новые и незнакомые области, языки и проблемы. Предпочтительные квалификации Имейте 5+ лет промышленного опыта технического руководства командой по созданию инфраструктуры ML или использованию машинного обучения для решения реальных проблем с большими наборами данных. Продемонстрированный опыт решения сложных задач по эффективности обучения и обслуживания моделей, включая оптимизацию конвейеров обучения, сокращение времени обучения моделей и улучшение архитектур обслуживания для повышения операционной эффективности и масштабируемости. Практический опыт работы с обработкой и обслуживанием признаков в реальном времени / онлайн — потоковые системы (например, Kafka, Flink), хранилища признаков онлайн и извлечение с низкой задержкой в пути запроса. Опыт работы с последовательным моделированием, архитектурой трансформеров и генеративным поиском или созданием крупномасштабных рекомендательных систем онлайн. Опыт обслуживания больших последовательных или фундаментальных моделей в производственных условиях с низкой задержкой и высокой частотой запросов (QPS). Опыт работы с платформами цифровой рекламы. Знакомство с интеграцией LLM, инженерией подсказок и инструментами для повышения производительности. Instacart предоставляет высококонкурентные по рынку компенсации и льготы в каждом регионе, где работают наши сотрудники. Эта должность предполагает удаленную работу, а диапазон базовой заработной платы для успешного кандидата зависит от его постоянного места работы. Пожалуйста, ознакомьтесь с нашей политикой удаленной работы Flex First здесь . Предложения могут варьироваться в зависимости от множества факторов, таких как опыт кандидата и навыки, необходимые для данной роли. Кроме того, эта должность дает право на получение опционов для новых сотрудников, а также на ежегодные дополнительные опционы. Пожалуйста, ознакомьтесь подробнее с нашими предложениями льгот здесь . Для кандидатов из США ниже приведены диапазоны базовой заработной платы для успешного кандидата. Калифорния, Нью-Йорк, Коннектикут, Нью-Джерси 230 000 – 242 500 долларов США Вашингтон 220 000 – 232 000 долларов США Орегон, Делавэр, Мэн, Массачусетс, Мэриленд, Нью-Гэмпшир, Род-Айленд, Вермонт, округ Колумбия, Пенсильвания, Вирджиния, Колорадо, Техас, Иллинойс, Гавайи 211 000 – 222 500 долларов США Все остальные штаты 192 000 – 202 500 долларов США