Engineering Manager, Ads ML Efficiency

Reddit ist eine Gemeinschaft von Gemeinschaften, die auf gemeinsamen Interessen, Leidenschaft und Vertrauen basiert. Reddit hat eine flexible Arbeitsweise! Wenn Sie in der Nähe eines unserer physischen Büros wohnen, sind unsere Türen für Sie geöffnet. Wenn Sie nicht in der Nähe eines unserer Büros wohnen, können Sie sich für eine Remote-Arbeit in jedem Land bewerben, in dem wir eine physische Präsenz haben.

Über die Rolle

Reddit baut eine spezielle Ads ML Efficiency-Funktion auf, um das Modelltraining und die Inferenz schneller, kostengünstiger, sicherer und skalierbarer zu gestalten. Als Engineering Manager für dieses Team werden Sie eine Gruppe leiten, die sich auf Modelloptimierung, Trainingseffizienz, GPU-Aktivierung, Lasttests, Modellleistungswerkzeuge und Effizienzrichtlinien im Bereich Ads ML konzentriert.

Was Sie tun werden:

• Leiten & Wachsen: Einstellen, betreuen und ein leistungsstarkes Team von ML-Ingenieuren/Systemingenieuren aufbauen, das an der Modelloptimierung und ML-Effizienz arbeitet.
• Technische Richtung festlegen: Den Fahrplan für Trainingsoptimierung, Inferenzoptimierung, Bereitstellungstools und wiederverwendbare Effizienzprimitive im Bereich Ads ML definieren.
• Messbare Erfolge liefern: Reduzierungen der Modelltrainingszeit, Online-Latenz, Servicierungskosten und risikobasierte Bereitstellung vorantreiben.
• Systeme und Werkzeuge aufbauen: Die Entwicklung von Profilierungs-, Benchmarking-, Lasttest-, Beobachtungs-, Kostenanalyse-, Debugging- und Effizienz-Zertifizierungssystemen leiten.
• Im kritischen Pfad arbeiten: Mit Modellbesitzern und Plattformteams zusammenarbeiten, um hochpriorisierte Bereitstellungen zu beschleunigen und Engpässe im Produktionsprozess zu beseitigen.
• Die Evolution des Teams gestalten: Kurzfristige Optimierungsarbeiten mit mittelfristiger Plattformisierung und Automatisierung in Einklang bringen.
• XFN-Ausrichtung aufbauen: Eng mit MLP, AMP, Ranking und Serviceteams zusammenarbeiten, um Grenzen zu klären und generische Erfolge voranzutreiben.
• Die Messlatte höher legen: Ingenieurtechnische Strenge in Bezug auf Messung, Leistungs-Debugging, Bereitstellungssicherheit und technische Entscheidungsfindung für Effizienzarbeiten etablieren.

Was wir suchen:

• Tiefe ML-Ingenieurerfahrung: Der Kandidat sollte nah an den Modellen selbst gewesen sein und Training, Servicierung, Debugging und Optimierung in der Tiefe verstehen.
• Praktische Optimierungserfahrung: Direkte Erfahrung in der Verbesserung von Trainingsschleifen, Servicierungssystemen, Profilierungs-Workflows, Modell-/Inferenz-Effizienz oder GPU-Nutzung.
• Starke Managementfähigkeiten: Erfahrung im Aufbau und in der Leitung von Teams, Coaching von Ingenieuren, Management von Lieferungen und Priorisierungsentscheidungen unter Unsicherheit.
• Flüssigkeit in verteilten Systemen: Nachgewiesene Fähigkeit, über produktionsgroße ML-Systeme und die Kompromisse, die Zuverlässigkeit, Geschwindigkeit, Kosten und Skalierung bestimmen, nachzudenken.
• Kunden- und Plattforminstinkte: Fähigkeit, als Dienstleister für Modellierungsteams zu arbeiten und gleichzeitig wiederverwendbare Systeme aufzubauen.
• Starke Kommunikation: Technische Kompromisse klar gegenüber Ingenieuren, PMs und leitenden Stakeholdern erklären können.
• Erfahrung im Bereich Werbung: Erfahrung in der Werbung, Empfehlungsystemen, Marktplatz-ML oder angrenzenden produktiven ML-Bereichen ist stark bevorzugt.

Vorteile:

• Umfassende Gesundheitsleistungen und Einkommensersatzprogramme
• 401k mit Arbeitgeberbeitrag
• Globale Leistungsprogramme, die zu Ihrem Lebensstil passen
• Familienplanungsunterstützung
• Gender-Affirming Care
• Mentale Gesundheits- und Coaching-Vorteile
• Flexible Urlaubs- und bezahlte Freiwilligenzeit
• Großzügige bezahlte Elternzeit

Pay Transparency: Diese Stellenanzeige kann mehr als eine Karrierestufe umfassen. Neben dem Grundgehalt ist diese Stelle berechtigt, Eigenkapital in Form von eingeschränkten Aktieneinheiten zu erhalten. Das Grundgehalt für diese Position liegt zwischen 230.000 und 322.000 USD.

Reddit ist stolz darauf, ein Arbeitgeber mit Chancengleichheit zu sein und verpflichtet sich, eine Belegschaft aufzubauen, die die vielfältigen Gemeinschaften, die wir bedienen, repräsentiert.