Meta начинает ключевое преобразование, переосмысливая наш бизнес и технологические горизонты, и мы ищем выдающихся Инженеров по машинному обучению для руководства этим изменением. Будучи ключевым членом нашей команды, вы будете возглавлять проекты и инициативы, которые сдвигают границы возможного, повышая глобальную связность и взаимодействие.
Будучи Инженером по машинному обучению в Meta, вы будете:
- Возглавлять значимые проекты, определяя их область и устанавливая техническое направление для влияния на нашу инженерную культуру и достижения отличия в области ML.
- Адаптировать стандартные методологии ML для оптимизации производительности в передовых параллельных вычислительных средах.
- Пересматривать и уточнять существующие функции и системы ML, сокращая технический долг и инновируя на основе основополагающих принципов.
- Разрабатывать высокомасштабируемые классификаторы и инструменты, используя передовое машинное обучение, регрессионный анализ данных и модели на основе правил.
- Работать вместе с некоторыми из ведущих в мире инженеров и исследователей для решения обширных и интересных проблем в области социальных данных и аналитики прогнозирования.
- Вести разработку от концептуализации до реализации, напрямую влияя на массив услуг и продуктов Meta.
Идеальный кандидат будет иметь:
- Не менее 6 лет опыта в области программной инженерии, или 4+ года с PhD. Предпочтительно иметь степень магистра или PhD в области информатики или смежной области.
- Минимум 2 года практического опыта в машинном обучении, системах рекомендаций, распознавании образов или в схожих областях.
- Профессиональные навыки разработки и отладки на C/C++, Java или в языках сценариев, таких как Python, Perl, PHP или shell-скриптах.
- Доказанный опыт технического руководства командами, определения проектов и принятия технических решений.
- Степень бакалавра в области информатики, компьютерной инженерии или в смежной технической области, или эквивалентный практический опыт.
С момента запуска Facebook в 2004 году Meta играла ключевую роль в переосмыслении способов связи людей. Сегодня мы выходим за рамки традиционных цифровых платформ, исследуя дополненную и виртуальную ре