机器学习基础设施工程师（实时数据/推荐系统）
加利福尼亚州（在美国范围内可选择远程工作）
我们的客户是一家处于创新前沿的尖端技术公司，专门开发先进的机器学习模型，特别是在推荐系统领域。该公司是一个家喻户晓的名字，在数据科学和工程领域已经拥有非常先进的团队。我们的目标是在2024年帮助他们组建全球领先的推荐系统团队。
2023年是一个令人难以置信的一年，该公司股价总体上增长了4倍以上。该公司提供非常有竞争力的薪水，能够与谷歌和Meta等公司的相当级别的薪水相媲美甚至超过。此外，还提供丰厚的股权。
职位概述：
作为一名机器学习基础设施工程师，您将在开发和优化支持机器学习模型的基础设施方面发挥关键作用。您在C++、CUDA和PyTorch方面的专业知识将对我们公司高效处理海量数据、推动我们先进的机器学习解决方案的成功至关重要。
职责：
• 设计、实施和维护高性能的机器学习基础设施，以支持先进的推荐系统的开发和部署。
• 与数据科学家和软件工程师等跨职能团队合作，了解需求并优化机器学习工作流的基础设施。
• 使用CUDA和其他GPU加速技术实现和优化并行计算算法。
• 解决与基础设施相关的问题，确保机器学习流程的无缝运行。
• 了解最新的机器学习基础设施进展，并为采用新技术做出贡献。
关键资格：
• 熟练掌握C++和CUDA。
• 熟悉Python / NumPy / PyTorch。
• 具有大规模数据处理的机器学习基础设施设计和优化经验。
• 熟悉推荐系统（加分项）和其他先进的机器学习模型。
• 强大的解决问题的能力和注重细节。
• 出色的沟通和协作能力。
要求：
• 计算机科学、工程或相关领域的学士或研究生学位。
• 在机器学习基础设施开发和优化方面有实践经验。
• 能够独立工作和团队合作。
• 有资格在美国工作。
地点：
该职位设在加利福尼亚州，但对于位于美国任何地方的候选人，也可以选择远程工作。 
洛杉矶