Software Engineer, Machine Learning (NYSWE15)

Компанія: Meta Platforms, Inc. (Meta), раніше Facebook Inc.

Meta Platforms, Inc. (Meta) знаходиться на передовій створення технологій, що сприяють з'єднанню, побудові спільнот та бізнес-росту. З моменту свого заснування у 2004 році Facebook революціонізував спосіб, яким люди спілкуються між собою. Наш пакет додатків, включаючи Messenger, Instagram та WhatsApp, забезпечує глобальну комунікацію та взаємодію. Зараз Meta розвиває новітні досягнення у сфері доповненої реальності (AR) та віртуальної реальності (VR), щоб стати лідером у подальшій еволюції соціальних технологій.

• Дослідження, проектування, розробка та тестування програмного забезпечення для операційних систем, компіляторів та програмного забезпечення для розподілу мереж для соціальних даних та задач прогнозування.
• Розв'язання галузевих проблем, пов'язаних з ранжуванням, класифікацією, рекомендаціями та оптимізацією, включаючи шахрайство з оплатами, передбачення кліків, виявлення шахрайства з кліками, ранжування оголошень/стрічки/пошуку, класифікацію текстів/емоцій, колаборативну фільтрацію та виявлення спаму.
• Розробка високо масштабованих систем, алгоритмів та інструментів із використанням глибокого навчання, регресії даних та моделей на базі правил.
• Аналіз вимог, виявлення "вузьких місць" у технологіях, системах та інструментах та розробка ефективних рішень.
• Ітераційне покращення рішень із вищою ефективністю, використовуючи великі набори даних та досліджуючи передові методики глибокого навчання.
• Працювати під загальними інструкціями для написання коду разом із інженерною командою.
• Адаптувати стандартні методи машинного навчання для оптимізованої продуктивності в сучасних паралельних середовищах (наприклад, розподілені кластери, багатоядерні SMP та GPU).

Магістерський ступінь в галузі комп'ютерних наук, програмного забезпечення, комп'ютерної інженерії, прикладних наук, математики, фізики або спорідненій галузі та щонайменше два роки відповідного досвіду.

• Досвід роботи з фреймворками машинного навчання: PyTorch, MXNet або TensorFlow.
• Вміння в галузі машинного навчання, рекомендаційних систем, комп'ютерного зору, обробки природної мови, добування даних або розподілених систем.
• Здатність перетворювати інсайти на конкретні бізнес-рекомендації.
• Знання таких технологій, як Hadoop, HBase, Pig, MapReduce, Sawzall, Bigtable або Spark.
• Досвід розробки та налагодження у C, C++ та Java.
• Знання мов скриптів, таких як Perl, Python, PHP або оболонкові скрипти.
• Вміння у Python, PHP або Haskell.
• Досвід роботи з реляційними базами даних та SQL.
• Вміння у використанні інструментів розробки програмного забезпечення: редакторів коду (VIM або Emacs) та систем контролю версій (Subversion, GIT або Perforce).
• Знання Linux, UNIX або інших подібних ОС, включаючи маніпуляції з файлами, розширені команди та оболонкові скрип