Principal Machine Learning Engineer, ML Training Platform

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Snap Inc. est une entreprise technologique de premier plan révolutionnant la manière dont les gens vivent et communiquent. Nous croyons que la caméra est un outil puissant pour améliorer l'expression et la connexion humaines. Notre mission est de contribuer au progrès humain en permettant aux gens de s'exprimer, de vivre l'instant présent, d'apprendre sur le monde et de s'amuser ensemble. Nos produits principaux incluent :

  • Snapchat : Une application de messagerie visuelle qui renforce les relations avec les amis, la famille et la communauté mondiale.
  • Lens Studio : Une plateforme de réalité augmentée alimentant des expériences AR sur Snapchat et d'autres services.
  • Spectacles : Des lunettes AR innovantes qui donnent vie à la réalité augmentée.

Nous recherchons un ingénieur en apprentissage automatique principal pour rejoindre notre équipe. Dans ce rôle, vous concevrez, mettrez en œuvre et dimensionnerez des composants et des services critiques d'apprentissage automatique pour soutenir les initiatives les plus stratégiques de Snap. Votre travail repoussera les limites de ce qui est possible avec l'apprentissage automatique.

Responsabilités

  • Construire un cadre de formation de nouvelle génération pour prendre en charge la formation de modèles à grande échelle.
  • Optimiser la formation et les performances des modèles avec divers GPU pour augmenter la vitesse et l'efficacité.
  • Développer une plateforme AutoML pour rationaliser le cycle de vie des modèles d'apprentissage automatique.
  • Collaborer avec des équipes interfonctionnelles pour comprendre les exigences des produits et proposer des solutions innovantes.
  • Prôner les meilleures pratiques en matière de disponibilité, d'évolutivité, d'excellence opérationnelle et de gestion des coûts.
  • Fournir une direction technique qui impacte l'ensemble de l'entreprise.

Connaissances, Compétences & Aptitudes

  • Forte compréhension des approches et des algorithmes de l'apprentissage automatique.
  • Excellentes compétences en programmation et en conception logicielle (débogage, analyse des performances et conception de tests).
  • Expérience avérée dans l'exploitation de systèmes hautement disponibles à grande échelle.
  • Capacité à apprendre rapidement de nouveaux concepts et technologies.
  • Solides compétences en résolution de problèmes et en collaboration.

Qualifications Minimales

  • Licence dans un domaine technique (informatique, mathématiques, statistiques) ou expérience équivalente.
  • 14+ ans d'expérience en apprentissage automatique dans l'industrie.
  • Expérience avec la formation et les optimisations GPU/TPU.

Qualifications Préférées

  • Master/PhD dans un domaine technique (informatique).
  • Expérience en direction d'équipes et en conduite de feuilles de route techniques.
  • Expérience avec l'apprentissage automatique, les systèmes de recommandation ou la recherche de similitude vectorielle.
  • Maîtrise de TensorFlow, PyTorch, ou des frameworks d'apprentissage profond similaires.
  • Expérience avec Docker, Kubernetes, Ray, solutions NoSQL, Memcache/Redis, services Google/AWS.
  • Expérience en MLOps et dans la gestion du cycle de vie de l'apprentissage automatique en production.

Inclusion et Diversité

Si vous avez un handicap ou un besoin particulier qui nécessite un aménagement, veuillez nous en informer.

Chez Snap Inc., nous croyons que le fait d'être ensemble en personne favorise une collaboration dynamique et nous aide à construire notre culture plus rapidement. Notre politique "Default Together" encourage les membres de l'équipe à travailler au bureau 4+ jours par semaine.

Nous sommes fiers d'être un employeur garantissant l'égalité des chances, engagé à créer un environnement diversifié et inclusif. Tous les candidats qualifiés recevront une considération pour l'emploi, quels que soient la race, la croyance religieuse, la couleur, l'origine nationale, l'ascendance, le handicap physique, le handicap mental, l'état de santé, les informations génétiques, l'état matrimonial, le sexe, le