Staff Machine Learning Engineer – Ads Foundational Representations

🕒 vor 4 Monaten

🌐 Vereinigtes Königreich, Niederlande – Remote

🇬🇧 Vereinigtes Königreich – Remote 🇳🇱 Niederlande – Remote

⏰ Vollzeit

🔴 Experte

🤖 Machine-Learning-Entwickler

👻 Geisterscore 52%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

Jetzt Bewerben

Ähnliche Remote-Jobs finden

Reddit, Inc.

WebsiteLinkedInAlle Stellen

501 - 1000 Mitarbeiter

Gegründet 2005

💼 Beratung

📣 Marketing

📱 Medien

Consulting • Marketing • Media

Reddit, Inc. ist eine Social-Media-Plattform und Knotenpunkt für Tausende von Communities. Nutzerinnen und Nutzer können dort an vielfältigen Gesprächen teilnehmen – von aktuellen Nachrichten bis hin zu Nischenthemen. Sie ermöglicht es, Inhalte zu posten, zu kommentieren und darüber abzustimmen und fördert so eine lebendige Online-Community. Millionen von Menschen weltweit vernetzen sich auf Reddit und teilen ihre Leidenschaften – und schaffen so ein dynamisches Umfeld für authentische zwischenmenschliche Interaktion.

Beschreibung

• Provide technical leadership and mentorship to MLEs, driving designs and reviews, establishing analysis, modeling, and engineering best practices, and maintaining quality standards • Work with team and organizational leadership to develop technical strategy for content-based embeddings and Ads relevance • Develop or iterate on embedding models for advertising use cases, including aggregation pipelines, two-tower architectures, and sequence models • Work with local and third-party LLMs/VLMs to extract representations, develop evaluation methodologies, prompt-tune, and fine-tune large models • Build data processing and inference pipelines • Perform qualitative and quantitative feature evaluation and end-to-end experimentation, from internal benchmarks through recommender-system offline metrics and online experiments • Ensure ML-system reliability, scalability, and performance through automated tests, monitoring, and model-management best practices • Participate in modeling and coding reviews and provide quality and performance feedback • Collaborate with cross-functional teams to translate business requirements into technical solutions • Set technical direction across multiple team-owned pillars and lead cross-functional ML projects from business-gap analysis through engineering execution • Split time between technical leadership and mentorship and hands-on data analysis, engineering, modeling, and automation

🎯 Anforderungen

• 7+ years of hands-on experience with the full lifecycle of designing, training, evaluating, testing, and deploying industry-level models • Demonstrated Staff-level technical leadership: mentoring engineers, driving standards and bar raising, leading complex cross-functional projects from requirements and design to cross-team/functional alignment and execution without direct people-management authority • Excellent communication skills, with the ability to translate complex technical concepts to different audiences, verbally and in writing • Strong track record of working on content-rich NLP/CV problems at scale and using embeddings to solve them • Established data-driven approach for ML system development and readiness to investigate metric numbers • Familiarity with the Ads domain and/or Search/Recommender systems • Experience with mainstream deep learning frameworks: PyTorch or TensorFlow • Preferred: experience with Python, PyTorch, Airflow, BigQuery, Ray, Kubernetes, Kafka, and GCP • Preferred: hands-on experience using, fine-tuning, or building LLMs

🏖️ Vorteile

• Global Benefit programs that fit your lifestyle, from workspace to professional development to caregiving support • Family Planning Support • Gender-Affirming Care • Mental Health & Coaching Benefits • Group Personal Pension Scheme with Employer match • Private Medical and Dental Scheme • Income Replacement Programs • Bike to Work scheme • Flexible Vacation & Paid Volunteer Time Off • Generous Paid Parental Leave

📊 Überprüfen Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung für diese Stelle

Verbessern Sie Ihre Chancen auf ein Vorstellungsgespräch, indem Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung vor der Bewerbung überprüfen.

Lebenslauf hochladen