Senior Staff Machine Learning Engineer, ML Understanding

Reddit ist eine Gemeinschaft von Gemeinschaften, die auf gemeinsamen Interessen, Leidenschaft und Vertrauen basiert. Wir suchen einen Senior Staff Machine Learning Engineer, um die nächste Generation der Benutzerverständnis-Initiative von Reddit zu leiten: den Aufbau einer einheitlichen, hochpräzisen Darstellung jedes Benutzers, die die Personalisierung auf der Plattform unterstützt.

Diese Rolle erfordert tiefgehende Expertise in gängigen ML-Benutzermodellierungsansätzen (z. B. großflächige Einbettungen, Benutzerinteressenmodellierung, Affinitäten, Verhaltenssignale) und die Fähigkeit, diese Systeme im GenAI-Zeitalter neu zu gestalten – unter Nutzung von LLMs und Grundmodellen, um signifikante Verbesserungen in Bezug auf Präzision, Anpassungsfähigkeit und Ausdruckskraft zu erzielen.

Sie werden die technische Richtung für diesen Bereich festlegen, das Design und die Implementierung der Kernbenutzerdarstellungsschicht von Reddit leiten – einschließlich Einbettungen, Interessenmodellierung und wichtigen Benutzerattributen. Sie stellen sicher, dass dieses Fundament skalierbar, zuverlässig und weit verbreitet ist, indem Sie eng mit Produkt-, Infrastruktur- und nachgelagerten ML-Teams zusammenarbeiten, um messbare Auswirkungen zu erzielen.

Dies ist eine Rolle mit hoher Auswirkung. Die Systeme, die Sie erstellen, werden prägen, wie Hunderte Millionen von Menschen Reddit jeden Tag erleben – was sie sehen, was sie entdecken und mit welchen Gemeinschaften sie sich verbinden. Ihre Arbeit wird direkt die Personalisierung und Relevanz im globalen Maßstab vorantreiben und Reddit als Plattform für bedeutungsvolle Verbindungen und Zugehörigkeit stärken.

Was Sie tun werden:

• Benutzerverständnisstrategie entwerfen: Definieren Sie einen einheitlichen Rahmen und eine Strategie für das Benutzerverständnis: wie Benutzer dargestellt werden (Einbettungen, Tags, Attribute, LLM-basierte Benutzerprofile), wie sie berechnet, gespeichert und bereitgestellt werden.
• Grundlegende Benutzermodelle aufbauen: Leiten Sie das Design und die Implementierung fortschrittlicher Benutzermodelle, z. B. großflächiges Lernen von Benutzerrepräsentationen, die Darstellungen über Oberflächen hinweg teilen, um die Personalisierungserfahrung über wichtige Reddit-Produkte zu verbessern.
• Benutzerverständnis mit LLM/Gen-AI neu denken: Entwickeln Sie die Benutzermodellierung über traditionelle Darstellungen hinaus, indem Sie LLMs nutzen, um ein reichhaltigeres Benutzerverständnis aufzubauen.
• Großflächiges Benutzerverständnis als System bereitstellen: Arbeiten Sie mit Plattformteams zusammen, um Kernkomponenten für das großflächige Lernen und die Bereitstellung zu entwerfen und zu bauen.
• Integration und Auswirkungen über Teams hinweg vorantreiben: Arbeiten Sie mit den Teams für Feeds, Benachrichtigungen, Suche und Werbung zusammen, um Experimente und die Einführung neuer Modelle des Benutzerverständnisses zu fördern.
• Technischen Standard setzen und mentorieren: Mentorieren Sie Ingenieure, führen Sie Designüberprüfungen durch und fördern Sie technische Entscheidungen im Bereich des Benutzerverständnisses.

Wer Sie sein könnten:

• Sie haben mindestens 10 Jahre Erfahrung im Aufbau und in der Skalierung produktionsreifer ML-Systeme, insbesondere in der Benutzermodellierung.
• Sie haben eine Erfolgsbilanz bei der Umsetzung von Initiativen mit hohem Einfluss von der Konzeption bis zur Produktion.
• Sie sind produkt- und wirkungsorientiert und kümmern sich darum, wie Ihre Arbeit reale Metriken beeinflusst.
• Sie bringen starke Grundlagen in gängigen Ansätzen des Benutzerverständnisses mit.
• Sie sind begeistert von dem GenAI-Wandel und haben Erfahrung in der Anwendung von LLMs oder Grundmodellen.
• Sie denken in Systemen und berücksichtigen Daten, Training, Bewertung, Bereitstellung und Akzeptanz als zusammenhängendes Ganzes.
• Sie beeinflussen über Ihr unmittelbares Team hinaus und arbeiten effektiv mit Produkt-, Infrastruktur- und anderen ML-Teams zusammen.
• Sie heben den technischen Standard an und etablieren Best Practices für den Aufbau zuverlässiger, skalierbarer ML-Systeme.
• Sie sind in der Lage, Kompromisse zwischen Qualität, Latenz, Kosten und Sicherheit zu navigieren.

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