Machine Learning Systems Engineer, Ads ML Platform

Standort: Reddit hat eine flexible erste Belegschaft. Keine Sorge, wenn Sie nicht in der Nähe unseres Büros wohnen: Sie können remote von überall im Vereinigten Königreich oder den Niederlanden arbeiten.

Teamübersicht: Wir bauen eine skalierbare Feature-Plattform, die Ads ML unterstützt, indem sie hochwertige Features und Trainingsdatensätze einfach zu erstellen, zu teilen und zu pflegen macht. Unser kleines, aber wachsendes Team arbeitet an Projekten wie der Batch- und Echtzeit-Feature-Management-Plattform, der Plattform zur Generierung von Trainingssätzen, der Plattform für Sequenzfeatures sowie agentischen und automatisierten ML-Workflows für das Management des Feature-Lebenszyklus.

Was Sie tun werden:

• Entwerfen und Bauen von Dateninfrastrukturen, die großangelegte Feature- und Trainingssatzberechnungen, -transformationen und -speicher unterstützen.
• Entwickeln von Frameworks für Batch- und Echtzeit-Features mit Fokus auf Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit.
• Aufbauen von Plattformfähigkeiten für die Governance von Features, einschließlich Nachverfolgung der Herkunft, Validierung, Drift-Erkennung, Anomalieüberwachung, Reproduzierbarkeit und Versionierung.
• Zusammenarbeit mit ML-Ingenieuren, um eine reibungslose Integration von Feature-Engineering-Workflows in ML-Produktionssysteme sicherzustellen.
• Systeme entwickeln, die agentische ML-Workflows unterstützen, einschließlich automatisierter Feature-Entdeckung, Bewertung der Feature-Qualität und Management des Feature-Lebenszyklus.
• Beitragen zur operativen Exzellenz durch Beobachtbarkeit, Leistungsoptimierung, Zuverlässigkeitsengineering und Kostenoptimierungsinitiativen.

Was Sie mitbringen:

• 3+ Jahre Erfahrung in der Dateninfrastruktur/-plattform-Engineering oder ML-Infrastrukturplattformen.
• Praktische Erfahrung im Aufbau von Produktionsdiensten, Datenpipelines, APIs, Workflowsystemen oder Entwicklerwerkzeugen.
• Erfahrung mit mindestens einem verteilten Daten- oder Berechnungssystem wie Spark, PySpark, Flink, Kafka, Ray, Airflow, Kubernetes, BigQuery oder ähnlichen Technologien.
• Vertrautheit mit ML-Daten-Workflows wie Feature-Generierung, Erstellung von Trainingsdatensätzen, Batch-Verarbeitung, Echtzeitdatenverarbeitung, Modelltraining, Experimentierung oder Online-Bereitstellung.
• Starke Programmierkenntnisse und die Fähigkeit, sauberen, wartbaren und gut getesteten Code zu schreiben.
• Erfahrung im Aufbau intelligenter Automatisierung oder agentischer Workflows für ML-Systeme ist ein großer Vorteil.
• Erfahrung mit ML-Infrastruktur und MLOps-Workflows, die Feature-Engineering, Trainingspipelines, Experimentierung, Modellbereitstellung und Online-Bereitstellung umfassen, ist ein Plus.

Vorteile:

• Globale Leistungsprogramme, die zu Ihrem Lebensstil passen, von Arbeitsplatz über berufliche Entwicklung bis hin zu Unterstützung bei der Pflege.
• Unterstützung bei der Familienplanung.
• Psychische Gesundheits- und Coaching-Leistungen.
• Private Rentenversicherung mit Arbeitgeberbeteiligung.
• 100% vom Arbeitgeber finanzierte Gruppenkrankenversicherung.
• Einkommensersatzprogramme.

Reddit ist stolz darauf, ein Arbeitgeber mit Chancengleichheit zu sein, und setzt sich dafür ein, eine Belegschaft aufzubauen, die die vielfältigen Gemeinschaften, die wir bedienen, repräsentiert. Reddit verpflichtet sich, angemessene Vorkehrungen für qualifizierte Personen mit Behinderungen und für behinderte Veteranen in unseren Bewerbungsverfahren zu treffen. Wenn Sie aufgrund einer Behinderung während des Interviewprozesses eine Vorkehrung benötigen, lassen Sie es bitte Ihren Recruiter wissen.