Software Engineer, Machine Learning (MPKSWE16)

Огляд компанії:

Meta Platforms, Inc. (раніше Facebook Inc.) знаходиться на передньому плані створення технологій, які допомагають людям з'єднуватися, відкривати спільноти та розвивати свій бізнес. З моменту заснування у 2004 році з Facebook, разом з додатками, такими як Messenger, Instagram та WhatsApp, Meta революціонізувала глобальну комунікацію. Зараз ми рухаємося до занурюючих вражень в доповненій та віртуальній реальності, прокладаючи шлях до наступної еволюції соціальних технологій.

Посада: Інженер-програміст, Машинне навчання (MPKSWE16)

Ключові обов'язки:

• Досліджувати, проектувати, розробляти та тестувати програмне забезпечення на рівні операційних систем, компілятори та програмне забезпечення розподілення мереж для великих соціальних даних та задач прогнозування.
• Використовувати досвід у сфері ранжування, класифікації, рекомендацій та оптимізаційних задач, таких як шахрайство з оплатами, прогнозування конверсії, виявлення кліків-шахрайств, класифікація текстів/сенсів тощо.
• Розробляти високомасштабовані системи, алгоритми та інструменти, використовуючи глибоке навчання, регресію даних та моделі на основі правил.
• Визначати, аналізувати та синтезувати вимоги та вузькі місця в технологіях, системах та інструментах.
• Створювати рішення, які ефективно використовують великі набори даних, застосовуючи найсучасніші методи глибокого навчання.
• Кодувати результати у співпраці з командою інженерів, адаптуючи методи машинного навчання до паралельних середовищ, таких як розподілені кластери, багатоядерні SMP та GPU.

Мінімальні кваліфікації:

• Ступінь магістра в галузі комп'ютерних наук, програмного забезпечення, комп'ютерної інженерії, прикладних наук, математики, фізики або спорідненій галузі.
• Три роки досвіду роботи у сфері, пов'язаній з комп'ютерами.
• Досвід роботи з фреймворками машинного навчання, такими як PyTorch, MXNet або Tensorflow.
• Експертиза в машинному навчанні, рекомендаційних системах, комп'ютерному зорі, обробці природної мови, видобутку даних або розподілених системах.
• Вміння перетворювати аналітичні висновки в бізнес-рекомендації.
• Знання Hadoop, HBase, Pig, MapReduce, Sawzall, Bigtable або Spark.
• Навички розробки та налагодження на C, C++ та Java.
• Досвід роботи з скриптовими мовами програмування, такими як Perl, Python, PHP або оболонкові скрипти.
• Глибоке розуміння реляційних баз даних та SQL.
• Досвід роботи з інструментами розробки програмного забезпечення, такими як кодові редактори (VIM, Emacs) та системи контролю версій (Subversion, GIT, Perforce).
• Знання Linux, UNIX або інших *nix-подібних ОС.
• Досвід створення високомасштабованих, ефективних рішень та застосування алгоритмів і базових концепцій комп'ютерних наук до реальних систем.