Machine Learning Engineer

Über das Team

Als Machine Learning Engineer im Rich Media Virtual Staging AI-Team von Zillow werden Sie Teil einer Gruppe, die sich darauf konzentriert, Menschen zu helfen, Häuser durch immersive, KI-gestützte Erlebnisse besser zu verstehen. Das Team arbeitet daran, Fotos, Videos und räumliche Signale in strukturierte Darstellungen umzuwandeln, die kundenorientierte Produkte antreiben, die von Millionen von Käufern genutzt werden.

Über die Rolle

Dies ist eine hochwirksame Rolle für einen Einzelbeitragenden, der es liebt, an der Schnittstelle von Modellierung und Systemen zu arbeiten. Als Machine Learning Engineer helfen Sie dabei, wie Zillow produktionsreife Machine Learning-Systeme für reichhaltige Medienerlebnisse aufbaut, indem Sie mit angewandter Wissenschaft und Ingenieurwesen zusammenarbeiten, um vielversprechende Ideen in zuverlässige, skalierbare Produktfähigkeiten umzusetzen.

Sie werden:

• Productionalization: Den Übergang von Forschungscode zu produktionsbereiten und optimierten Modellen übernehmen. CI/CD-Pipelines einrichten, die es Wissenschaftlern ermöglichen, Modelle in kurzen Iterationszyklen bereitzustellen. Bestehende Überwachungssysteme innovieren, die unsere Dienste zuverlässig machen und Wissenschaftlern Einblicke in die Leistung ihrer Modelle in der Produktion geben.
• Daten: Gute Daten sind der Schlüssel zu vielen SOTA ML-Methoden. Sie werden die Datensätze unseres Teams besitzen, Datenengineering-Projekte leiten und unterstützen, Datensätze anderer Teams verstehen und mit Wissenschaftlern und anderen Teams zusammenarbeiten, um sie für das Modelltraining vorzubereiten.
• Training & Experimentation: Projekte übernehmen und Wissenschaftler unterstützen, große Trainings- und Datenverarbeitungsprojekte durchzuführen, indem Sie mit ihnen an spezifischen Projekten zusammenarbeiten, allgemeine Best Practices festlegen und Fachwissen zu Leistung und Softwareengineering-Prinzipien teilen.
• Modellierung: Auf dem neuesten Stand der Forschung bleiben und Methoden für unsere Anwendungsfälle auf innovative Weise anpassen, um neue Produkterlebnisse zu ermöglichen oder bestehende zu verbessern.
• Dev & MLOps: Best Practices für Codequalität, Tests und Verantwortung etablieren, die es uns ermöglichen, schnell zu arbeiten, ohne die Zuverlässigkeit zu beeinträchtigen. An unserer bestehenden Bereitschaftsrotation teilnehmen.

Diese Rolle wurde als Remote-Position kategorisiert. „Remote“-Mitarbeiter haben keinen festen Unternehmensarbeitsplatz und arbeiten stattdessen von einem physischen Standort ihrer Wahl aus, der dem Unternehmen mitgeteilt werden muss. U.S.-Mitarbeiter können in jedem der 50 Bundesstaaten leben, mit wenigen Ausnahmen.

Zusätzlich zu einem wettbewerbsfähigen Grundgehalt ist diese Position auch für Eigenkapitalvergütungen basierend auf Faktoren wie Erfahrung, Leistung und Standort berechtigt. Die tatsächlichen Beträge variieren je nach Erfahrung, Leistung und Standort.

Wer Sie sind

• Sie haben 1-3 Jahre Berufserfahrung im Aufbau und Versand von Machine Learning-Modellen oder ML-gestützten Systemen in der Produktion.
• Sie haben starke praktische Kenntnisse in Python und mindestens einem modernen Machine Learning-Framework, wie PyTorch, JAX oder TensorFlow.
• Sie haben praktische Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, GCP) und Container-Orchestrierung (Kubernetes).
• Sie haben Erfahrung mit Datenengineering-Tools und dem Aufbau robuster Datenpipelines (z.B. Spark, Airflow, Streaming-Systeme).
• Sie haben Erfahrung in der Verwendung von Backend-Code-Sprachen wie TypeScript oder Go, um ML-gestützte Systeme vollständig end-to-end zu implementieren.
• Sie haben Erfahrung im Aufbau und Betrieb von end-to-end Machine Learning-Workflows, einschließlich Datenpipelines, Modelltraining, Evaluierung, Bereitstellung und Überwachung.
• Sie haben ein starkes Fundament in den Grundlagen des maschinellen Lernens, wie z.B. Repräsentationslernen, strukturierte Vorhersage, Computer Vision, Optimierung und Fehleranalyse.
• Sie sind in der Lage, das Verhalten von Modellen und Systemen in realen Umgebungen zu debuggen und Metriken, Protokolle und Experimente zu nutzen, um Ergebnisse zu verbessern.
• Sie arbeiten effektiv mit angewandten Wissenschaftlern, Softwareingenieuren und Produktpartnern in mehrdeutigen, funktionsübergreifenden Umgebungen zusammen.
• Sie haben ein starkes ingenieurtechnisches Urteilsvermögen und wissen, wie man Experimentieren mit Zuverlässigkeit, Geschwindigkeit und langfristiger Wartbarkeit in Einklang bringt.
• Sie kommunizieren technische Ideen klar und können Entscheidungen über Disziplinen hinweg beeinflussen.

Schön zu haben

Erfahrung in Computer Vision, räumlichen Daten, 3D, AR/VR oder verwandten Bereichen ist von Vorteil.

Lernen Sie uns kennen

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