Sobre el Equipo

¡Ven a ayudarnos a construir el motor logístico de entrega a pedido más confiable del mundo! Estamos incorporando ingenieros talentosos para ayudarnos a crear y mantener un sistema de infraestructura global 24x7, sin tiempo de inactividad, que impulsa el mercado de tres lados de DoorDash: consumidores, comerciantes y repartidores.

Sobre el Rol

En DoorDash, nuestros Científicos de Datos tienen la oportunidad de sumergirse en una gran cantidad de datos de entrega para mejorar flujos de trabajo de ML en toda la empresa, como Búsqueda & Recomendaciones, Asignación de Repartidores, Predicción de ETA y Planificación de Capacidad de Repartidores. Te unirás a un equipo pequeño para construir sistemas que permitan un aprendizaje automático eficiente a gran escala. Esta es una oportunidad híbrida en San Francisco, Sunnyvale, Seattle o Nueva York.

Te emociona esta oportunidad porque...

• Construirás una plataforma de ML de clase mundial donde los modelos se desarrollan, entrenan e implementan sin problemas
• Trabajarás estrechamente con Científicos de Datos e Ingenieros de Producto para evolucionar la plataforma ML según sus casos de uso
• Ayudarás a construir pipelines de alto rendimiento y flexibilidad que puedan evolucionar rápidamente para manejar nuevas tecnologías, técnicas y enfoques de modelado
• Trabajarás en diseños de infraestructura y soluciones para almacenar billones de valores de características y alimentar cientos de miles de millones de predicciones al día
• Ayudarás a diseñar y direccionar la plataforma centralizada de aprendizaje automático que impulsa todo el negocio de DoorDash
• Mejorarás la confiabilidad, escalabilidad y capacidad de observación de nuestra infraestructura de entrenamiento e inferencia

Nos emocionas porque...

• Tienes una licenciatura, maestría o doctorado en Ciencias de la Computación o equivalente
• Tienes un conocimiento excepcionalmente fuerte de los conceptos fundamentales de CS y los lenguajes OOP
• Tienes más de 5 años de experiencia en la industria de la ingeniería de software
• Te apasionan los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM)
• Tienes experiencia previa en la construcción de sistemas de aprendizaje automático en producción, tales como habilitar el análisis de datos a gran escala
• Tienes experiencia previa en aprendizaje automático: has desarrollado e implementado tus propios modelos
• Tienes buena comprensión del área de infraestructura de ML
• Ingeniería de Sistemas: has construido piezas significativas de infraestructura en un entorno de computación en la nube. Es un plus si estos fueron sistemas de procesamiento de datos o sistemas distribuidos
• Has tenido la propiedad y realizado uno o varios proyectos de principio a fin
• Tienes un buen entendimiento de las bibliotecas de aprendizaje automático de Pandas y Python y los marcos de deep learning como PyTorch y TensorFlow

Es un plus si tienes...

• Experiencia con desafíos en la computación en tiempo real
• Experiencia con sistemas distribuidos a gran escala, pipelines de procesamiento de datos e infraestructura de capacitación y servicio de aprendizaje automático
• Buen entendimiento de la infraestructura de ML
• Estás familiarizado con Spark, MLLib, Databricks, MLFlow, Apache Airflow, Dagster y tecnologías relacionadas
• Estás familiarizado con modelos de lenguaje de gran tamaño como GPT, LLAMA, BERT o arquitecturas basadas en Transformer
• Estás familiarizado con un entorno basado en la nube como AWS
• Has liderado y participado en la evaluación comparativa y ajuste del rendimiento

Sobre DoorDash

En DoorDash, nuestra misión de empoderar las economías locales da forma a cómo nuestros miembros del equipo avanzan rápidamente, aprenden y reiteran para tomar decisiones impactantes que muestran empatía por nuestro rango de usuarios, desde los repartidores hasta los socios comerciales y los consumidores. Somos una compañía de tecnología y logística que comenzó con la entrega de puerta en puerta, y estamos buscando miembros del equipo quienes pueden ayudarnos a pasar de ser una compañía conocida por entregar comida a una compañía a la que la gente recurra para cualquier tipo de bienes.

DoorDash está creciendo rápidamente y cambiando constantemente, lo que brinda a los miembros de nuestro equipo la oportunidad de compartir sus perspectivas únicas, resolver nuevos desafíos y ser dueños de sus carreras. Nos comprometemos a apoyar la felicidad, la salud y el bienestar general de los empleados al proporcionar beneficios y ventajas integrales, incluyendo atención médica de calidad, reembolso de gastos de bienestar, licencia parental remunerada y más.

Nuestro Compromiso con la Diversidad e Inclusión

Estamos comprometidos a crecer y empoderar una comunidad más inclusiva dentro de nuestra empresa, industria y ciudades. Es por eso que contratamos y cultivamos equipos diversos de personas de todos los orígenes, experiencias y perspectivas. Creemos que la verdadera innovación ocurre cuando todos tienen lugar en la mesa y las herramientas, recursos y oportunidades para sobresalir.

Declaración de No Discriminación: De acuerdo con nuestras creencias y objetivos, ningún empleado o solicitante enfrentará discriminación o acoso basado en: raza, color, ascendencia, origen nacional, religión, edad, sexo, estado civil o estatus de pareja doméstica, orientación sexual, identidad de género o expresión, condición de discapacidad o estatus de veterano. Más allá de la discriminación y el acoso basados en "categorías protegidas", también nos esforzamos por prevenir otras formas más sutiles de comportamiento inadecuado (por ejemplo, estereotipos) de ganar un punto de apoyo en nuestra oficina. Ya sean flagrantes o ocultas, las barreras al éxito no tienen lugar en DoorDash. Valoramos una fuerza laboral diversa: personas que se identifican como mujeres, de género no binario o no conforme con el género, LGBTQIA+, indígenas americanos o nativos de Alaska, negros o afroamericanos, hispanos o latinos, hawaianos nativos u otros isleños del Pacífico, discapacitados, cuidadores y padres, y veteranos son fuertemente alentados a postularse. Gracias al Instituto Level Playing Field por esta declaración de no discriminación.

De acuerdo con la Ordenanza de Oportunidad Justa de Empleo de San Francisco, la Iniciativa de Oportunidad Justa de Empleo de Los Ángeles y cualquier otra regulación estatal o local de contratación, consideraremos para el empleo a cualquier solicitante calificado, incluidos aquellos con antecedentes penales, de manera coherente con la regulación aplicable.

Si necesitas alguna adaptación, por favor informa a tu contacto de reclutamiento desde la primera conexión.

Compensación

El rango de salario base específico de la ubicación para este puesto se enumera a continuación. La compensación en otras geografías puede variar.

La compensación real dentro del rango salarial se decidirá en función de factores como habilidades, experiencia relevante previa y ubicación específica de trabajo. Para roles que están disponibles para ser ocupados de forma remota, el salario base se localiza según la ubicación de trabajo del empleado. Por favor, discute tu lugar de trabajo previsto con tu reclutador para obtener más información.

DoorDash se preocupa por ti y tu bienestar global, y por eso ofrecemos una serie de beneficios completos