Staff Machine Learning Performance Engineer

Poszukujemy doświadczonego Inżyniera ds. wydajności algorytmów uczenia maszynowego, który dołączy do naszego dynamicznego zespołu w Google. Ta rola jest kluczowa dla napędzania najnowocześniejszej wydajności i optymalizacji obciążeń pracy związanych z uczeniem maszynowym i AI w naszym obszernym krajobrazie technologicznym.

• Licencjat lub równoważne doświadczenie praktyczne.
• 8 lat doświadczenia w programowaniu, wraz z silnym zrozumieniem struktur danych i algorytmów.
• 5 lat udokumentowanego doświadczenia w testowaniu i wprowadzaniu produktów software’owych, wraz z 3 latami poświęconymi na projektowanie i architekturę oprogramowania.
• Rozległe doświadczenie (5 lat) z algorytmami uczenia maszynowego i narzędziami takimi jak TensorFlow, obok ekspertyzy w dziedzinie sztucznej inteligencji, uczenia głębokiego i przetwarzania języka naturalnego.

• Doświadczenie w roli lidera technicznego z odpowiedzialnością za prowadzenie zespołów projektowych i ustalanie kierunków technicznych.
• Silne doświadczenie w pracy w złożonej, macierzowej organizacji nad projektami międzyfunkcyjnymi i/lub międzybiznesowymi.
• Umiejętności w analizie i optymalizacji wydajności, w tym architektura systemu i modelowanie wydajności.
• Wiedza w dziedzinie optymalizacji kompilatorów lub pokrewnych dziedzinach.
• Doświadczenie w rozproszonym rozwoju i przetwarzaniu danych na dużą skalę.

W Google rozwijamy technologie następnej generacji, które zmieniają sposób, w jaki miliardy użytkowników łączą się, eksplorują i wchodzą w interakcje z informacjami oraz między sobą. Nasi inżynierowie oprogramowania stawiają czoła różnorodnym wyzwaniom na całym stosie technologicznym, wykraczając daleko poza zwykłe wyszukiwanie w sieci. Ta rola oferuje możliwość pracy nad projektami mającymi kluczowe znaczenie dla bieżących potrzeb Google, z elastycznością dostosowania się do ewolucji naszego biznesu i technologii.

Dołączając do zespołu TPU Performance, będziesz na czele działań polegających na zwiększaniu wydajności obciążeń pracy związanych z uczeniem maszynowym i AI na dużą skalę. Nasze wysiłki znacząco przyczyniają się do liderstwa Google w globalnych technologiach, odpowiadając na ewoluujące wyzwania biznesowe i możliwości w ponad 200 krajach i terytoriach.

• Prowadzenie wysiłków w optymalizacji dużych modeli językowych jak Google Deepmind Gemini, Bard, Search Magi i Cloud LLM APIs.
• Ustanowienie i utrzymanie benchmarków do treningu i serwowania, które są kluczowe dla produkcji Google, w całej branży i społeczności ML.
• Ścisła współpraca z zespołami produktowymi Google, aby rozwiązywać i rozwiązywać problemy z wydajnością, zapewniając efektywne szkolenie i wdrażanie nowych modeli i technologii.
• P