Senior Staff Machine Learning Systems Engineer, Ads ML Platform

🕒 il y a 1 jour

🇺🇸 États-Unis – Télétravail

💵 $292 500 - $409 500 / an

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

⚙️ Ingénieur Systèmes

👻 Score fantôme 0%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Reddit, Inc.

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501 - 1000 employés

Fondée en 2005

💼 Conseil

📣 Marketing

📱 Médias

Consulting • Marketing • Media

Reddit, Inc. est une plateforme de médias sociaux qui fait office de hub pour des milliers de communautés, où les utilisateurs peuvent participer à des conversations variées, allant des dernières actualités aux centres d’intérêt les plus pointus. Elle permet aux utilisateurs de publier, de commenter et de voter sur des contenus, favorisant une communauté en ligne dynamique. Des millions de personnes à travers le monde se connectent et partagent leurs passions sur Reddit, créant un environnement propice à des interactions humaines authentiques.

Description

• Own the technical strategy for the end-to-end Ads ML engineer lifecycle, beginning with feature development, training data, offline experimentation, and model iteration workflows • Align Ads ML platform priorities with Reddit’s broader ML Platform vision • Define architecture and technical standards for ML feature and training-data systems across batch/streaming computation, backfills, lineage, quality, observability, and online/offline consistency • Identify high-leverage friction points and improve ML engineers’ day-to-day development velocity • Build platform abstractions and workflow automation for faster, safer, more reliable, self-service ML development • Extend the platform strategy into serving and online experimentation workflows • Partner across Ads, ML Platform, Data Platform, modeling, product, and engineering teams • Mentor Staff and senior engineers, raise the architecture and operational bar, and grow technical leaders

🎯 Exigences

• 8+ years of experience in infrastructure, distributed systems, ML platforms, data platforms, or large-scale backend systems • 4+ years building or operating production ML infrastructure, feature platforms, training data systems, experimentation systems, or large-scale data pipelines • Experience leading broad, ambiguous, multi-team platform initiatives from strategy through adoption • Experience building platforms used directly by ML engineers, data scientists, or product teams developing production ML systems • Deep experience in ML platform, feature platform, training data, experimentation, developer infrastructure, or distributed data infrastructure • Experience with distributed data and compute systems such as Spark, Flink, Kafka, Ray, Airflow, Iceberg, Kubernetes, BigQuery, Snowflake, Databricks, or similar technologies • Ability to balance urgent customer needs with durable long-term architecture and reusable platform patterns • Ability to influence senior engineers and leaders through technical reasoning, RFCs, design reviews, decision frameworks, and operating mechanisms • Excitement about shaping how production ML systems are built, scaled, and operated

🏖️ Avantages

• Comprehensive Healthcare Benefits and Income Replacement Programs • 401k with Employer Match • 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 • Flexible Vacation & Paid Volunteer Time Off • Generous Paid Parental Leave • Equity in the form of restricted stock units • Medical, dental, and vision insurance • Generous time off for vacation and parental leave