高级研究软件工程师,机器学习效率,谷歌研究 - 新加坡

新加坡 16天前全职 网络
5.4万 - 10.9万 / 月
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,也可能来自与世界各地合作大学和技术机构的研究项目。 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中的问题,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、改善移动平台的编译器、核心搜索等。与此同时,您将通过与大学合作和发表论文,保持与研究根基的联系,积极参与更广泛的研究社区。 附加职位描述 在这个角色中,您将为生成性人工智能模型(如大型语言模型、扩散模型、生成视频)的计算效率做出重大突破。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事和利益相关者合作,以确保在可用技术中遵循最佳实践(例如,风格指南、代码检查、准确性、可测试性和效率)。 • 为现有文档或教育内容做出贡献,并根据产品/项目更新和用户反馈调整内容。 • 对产品或系统问题进行分类,并通过分析问题的来源及其对硬件、网络或服务操作和质量的影响来调试/跟踪/解决问题。 • 在一个或多个专业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 • 学士学位或同等实际经验。 • 在一种或多种编程语言中拥有5年的软件开发经验。 • 3年的软件产品测试、维护或推出经验,以及1年的软件设计和架构经验。 • 在以下一种或多种领域拥有3年的经验:语音/音频(例如,技术复制和响应人类声音)、强化学习(例如,序列决策)、机器学习基础设施或其他机器学习领域的专业化。 • 在机器学习基础设施方面拥有3年的经验(例如,模型部署、模型评估、数据处理、调试)。 优先资格 • 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发表的论文记录。 • 在大学或行业实验室的经验,主要强调人工智能研究。 • 在理论和实证研究方面的经验,以及解决有影响力的研究问题的能力。 • 理解变压器架构的内部结构。