Software Engineer, Machine Learning (NYSWE15)

Firma: Meta Platforms, Inc. (Meta), wcześniej Facebook Inc.

Meta Platforms, Inc. (Meta) jest na czele budowy technologii, które wspierają łączność, budowanie społeczności i rozwój biznesu. Od momentu powstania w 2004 roku, Facebook zrewolucjonizował sposób, w jaki ludzie się łączą. Nasz pakiet aplikacji – w tym Messenger, Instagram i WhatsApp – napędza globalną komunikację i interakcję. Obecnie Meta przewodzi postępom w dziedzinie rozszerzonej rzeczywistości (AR) i wirtualnej rzeczywistości (VR), prowadząc do kolejnej ewolucji w technologii społecznej.

• Badanie, projektowanie, rozwój i testowanie oprogramowania na poziomie systemu operacyjnego, kompilatorów i oprogramowania do dystrybucji sieci dla problemów związanych z danymi społecznymi i prognozowaniem.
• Rozwiązywanie wyzwań branżowych związanych z rankingiem, klasyfikacją, rekomendacją i optymalizacją, w tym oszustwami płatniczymi, przewidywaniem wskaźników klikalności, wykrywaniem oszustw kliknięć, rankingiem reklam/feed/wyszukiwania, klasyfikacją tekstu/nastroju, filtrowaniem wspólnym i wykrywaniem spamu.
• Rozwój wysoko skalowalnych systemów, algorytmów i narzędzi korzystających z głębokiego uczenia, regresji danych i modeli opartych na regułach.
• Analiza wymagań, identyfikacja wąskich gardeł w technologii, systemach i narzędziach oraz opracowanie wydajnych rozwiązań.
• Iteracyjne opracowywanie rozwiązań z wyższą wydajnością, wykorzystując ogromne zbiory danych i eksplorując najnowocześniejsze techniki głębokiego uczenia.
• Praca zgodnie z ogólnymi instrukcjami, kodowanie dostarczanych elementów we współpracy z zespołem inżynierów.
• Dostosowywanie standardowych metod uczenia maszynowego do zoptymalizowanej wydajności w nowoczesnych środowiskach równoległych (np. klastrów rozproszonych, wielordzeniowych SMP i GPU).

Tytuł magistra z zakresu informatyki, oprogramowania komputerowego, inżynierii komputerowej, nauk stosowanych, matematyki, fizyki lub pokrewnej dziedziny i co najmniej dwa lata odpowiedniego doświadczenia.

• Doświadczenie z frameworkami uczenia maszynowego: PyTorch, MXNet lub TensorFlow.
• Biegłość w uczeniu maszynowym, systemach rekomendacyjnych, wizji komputerowej, przetwarzaniu języka naturalnego, eksploracji danych lub systemach rozproszonych.
• Umiejętność przekształcania wniosków w praktyczne zalecenia biznesowe.
• Zarządzanie technologiami takimi jak Hadoop, HBase, Pig, MapReduce, Sawzall, Bigtable lub Spark.
• Doświadczenie w rozwijaniu i debugowaniu w C, C++ i Java.
• Znajomość języków skryptowych takich jak Perl, Python, PHP lub skrypty powłoki.
• Biegłość w Python, PHP lub Haskell.
• Doświadczenie z relacyjnymi bazami danych i SQL.
• Biegłość w narzędziach do tworzenia oprogramowania: Edytory kodu (VIM lub Emacs) oraz systemy kontroli wersji (Subversion, GIT lub Perforce).
• Biegłość w systemach Linux, UNIX lub innych podobnych do *nix, w tym manipulacja plikami, zaawansowane polecenia i skrypty powłoki.
• Umiejętność budowania wysoko skalowalnych i wydajnych rozwiązań.