职位描述
在谷歌，专注于研究的软件工程师遍布整个公司，使他们能够快速而广泛地设置大规模测试并部署有前景的想法。这些想法可能来自内部项目，也可能来自与全球各大高校和技术研究机构的合作。
从创建实验和原型实现到设计新架构，工程师们致力于解决现实世界的问题，包括人工智能、数据挖掘、自然语言处理、硬件和软件性能分析、为移动平台改进编译器，以及核心搜索等更多领域。但您仍然与您的研究根基保持联系，通过与大学合作和发表论文，积极参与更广泛的研究社区。
额外职位描述
在这个角色中，您将为生成式人工智能模型（如大型语言模型、扩散模型、生成视频）的计算效率取得重大突破。您将研究算法效率、模型压缩和推理加速，直接影响下一代人工智能模型如何部署给数十亿人。
资格要求
职位职责
• 编写产品或系统开发代码。
• 通过设计和代码审查与同行和利益相关者合作，以确保在可用技术中的最佳实践（例如，样式指南、代码检查、准确性、可测试性和效率）。
• 贡献现有文档或教育内容，并根据产品/程序更新和用户反馈调整内容。
• 处理产品或系统问题，并通过分析问题源及其对硬件、网络或服务操作和质量的影响进行调试/跟踪/解决。
• 在一个或多个专门的机器学习领域实施解决方案，利用机器学习基础设施，并为模型优化和数据处理做出贡献。
最低资格
• 学士学位或同等实践经验。
• 在一种或多种编程语言中拥有 5 年的软件开发经验。
• 具有 3 年测试、维护或推出软件产品的经验，以及 1 年的软件设计和架构经验。
• 在以下之一或多个领域具有 3 年经验：语音/音频（例如，技术复制和响应人类声音）、强化学习（例如，顺序决策）、机器学习基础设施或其他机器学习领域的专业化。
• 具有 3 年的机器学习基础设施经验（例如，模型部署、模型评估、数据处理、调试）。
优先资格
• 拥有机器学习、人工智能、计算机科学、统计学、应用数学、数据科学或相关技术领域的博士学位。
• 在顶级人工智能会议上的发表记录。
• 在大学或行业实验室的经验，主要强调人工智能研究。
• 在理论和实证研究以及解决有影响力的研究问题方面的经验。
• 理解变换器架构的内部结构。
