Staff Machine Learning Systems Engineer

🕒 il y a 5 mois

🇺🇸 États-Unis – Télétravail

💵 230 000 - 322 000 / an

⏰ Temps Plein

🔴 Expert

⚙️ Ingénieur Systèmes

👻 Score fantôme 30%

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

• Design end-to-end model lifecycle patterns (MLOps) to boost velocity of development for ML engineers, including data preparation, model management, experiment tracking, and more • Zero-to-one development and support of a graph ML codebase and platform that abstracts away common patterns and enables greater model scalability and iteration • Collaborate with ML engineers on performance tuning, including improving model training time, efficiency, and GPU training costs in a large, distributed ML training environment • Optimize batch data processing within a data warehouse and with tools such as Apache Beam, Apache Spark, Ray Data, and more • Architect pipelines to build and maintain massive graph data structures on the order of billions of nodes and tens of billions of edges

🎯 Exigences

• 8+ years of experience in ML infrastructure, including model training and model deployments • Hands-on experience with ML optimization, including memory and GPU profiling • Deep experience with cloud-based technologies for supporting an ML platform, including tools like GCP BigQuery, Google Cloud Storage, infrastructure-as-code (Terraform), and more • Hands-on experience administering and integrating MLOps tools for experiment tracking, model serving, and model registries (e.g. MLflow or Wandb) • Proficiency with the common programming languages and frameworks of ML, such as Python, PyTorch, Tensorflow, etc. • Deep experience working with distributed training frameworks, including Ray and Kubernetes • Strong focus on scalability, reliability, performance, and ease of use. You are an undying advocate for platform users and have a deep intuition for the machine learning development lifecycle. • Strong organizational & communication skills • Experience working with graph databases (Neo4j, JanusGraph, TigerGraph) is a big plus • Experience working with graph neural networks (GNNs) and associated graph ML frameworks (PyTorch Geometric, Deep Graph Library) is a big plus

🏖️ Avantages

• medical, dental, and vision insurance • 401(k) program with employer match • generous time off for vacation • parental leave