Machine Learning Engineer

Wilayah: Kanada. Sumber lowongan: Jobicy. Lamar melalui halaman sumber.

Reddit adalah komunitas dari berbagai komunitas. Platform ini dibangun di atas minat, semangat, dan kepercayaan yang sama, serta menjadi pusat percakapan paling terbuka dan autentik di internet. Setiap hari, pengguna Reddit mengirimkan, memberikan suara, dan mengomentari topik yang paling mereka pedulikan. Dengan lebih dari 100.000 komunitas aktif dan sekitar 130 juta pengunjung unik aktif harian, Reddit adalah salah satu sumber informasi terbesar di internet. Untuk informasi lebih lanjut, kunjungi www.redditinc.com.

Di Reddit, machine learning berada di jantung cara jutaan orang menemukan, terhubung, dan berinteraksi dengan kumpulan percakapan manusia terbesar di dunia. Mulai dari menggerakkan rekomendasi yang dipersonalisasi dan pencarian hingga mengoptimalkan sistem periklanan dan dinamika marketplace, para ML engineer kami menangani beberapa permasalahan yang paling menarik dan berdampak besar dalam machine learning terapan berskala besar.

Kami merekrut Machine Learning Engineer untuk organisasi Consumer dan Ads kami, memberi Anda kesempatan untuk mengerjakan berbagai masalah berdampak tinggi di seluruh ekosistem Reddit.

Kami mencari Machine Learning Engineer yang antusias dalam membangun sistem dari ujung ke ujung (end-to-end), mulai dari riset dan pemodelan hingga penerapan ke production, serta ingin membantu membentuk masa depan penemuan, relevansi, dan monetisasi di Reddit.

Jika Anda menyukai pekerjaan pada masalah ML dunia nyata yang kompleks dalam skala masif, peran ini untuk Anda.

Hal yang Akan Anda Kerjakan

Sebagai seorang Machine Learning Engineer di Reddit, Anda akan merancang dan membangun sistem ML production yang menggerakkan pengalaman inti di seluruh platform, termasuk:

• Rekomendasi yang dipersonalisasi, pencarian, dan sistem ranking yang membantu pengguna menemukan konten dan komunitas yang paling relevan

• Sistem periklanan cerdas termasuk ranking, bidding, pengukuran, dan optimasi

• Pemahaman Konten, Pengiklan, dan Pengguna, mulai dari membangun representasi konten/pengguna yang mendasar hingga menghasilkan sinyal yang mendalam

• Pipeline machine learning berskala besar, infrastruktur model serving, dan sistem pengambilan keputusan secara real-time

• Pengalaman berbasis Applied AI dan LLM yang meningkatkan relevansi, penemuan, dan keterlibatan pengguna

Anda akan mengerjakan sistem berdampak tinggi yang beroperasi dalam skala internet dan memengaruhi secara langsung pengalaman pengguna, nilai pengiklan, dan hasil bisnis.

Tanggung Jawab Anda

• Merancang, membangun, dan menerapkan model serta sistem machine learning berkualitas production dalam skala besar

• Bertanggung jawab atas siklus hidup ML secara penuh: mulai dari definisi masalah dan feature engineering hingga pelatihan, evaluasi, penerapan, dan pemantauan

• Membangun data dan model pipeline yang skalabel dengan keandalan, observabilitas, dan pelatihan ulang otomatis yang kuat

• Bekerja dengan dataset berskala besar untuk meningkatkan sistem ranking, rekomendasi, relevansi pencarian, prediksi, pemahaman konten/pengguna, dan optimasi

• Berkolaborasi secara lintas fungsi dengan tim Product, Data Science, Infrastructure, and Engineering untuk menerjemahkan masalah kompleks menjadi solusi ML

• Meningkatkan performa sistem pada metrik latensi, throughput, dan kualitas model

• Meneliti dan menerapkan teknik machine learning dan AI mutakhir, termasuk deep learning, berbasis graph & transformers, serta evaluasi/alignment LLM

• Berkontribusi pada strategi teknis, arsitektur, dan roadmap ML jangka panjang

Kualifikasi Dasar

• Pengalaman 3-5+ tahun dalam membangun, menerapkan, dan mengoperasikan sistem machine learning di production

• Keterampilan pemrograman yang kuat dalam Python, Java, Go, atau bahasa serupa, dengan dasar software engineering yang solid

• Dasar-dasar ML: pemahaman yang kuat tentang algoritma, mulai dari pembelajaran statistik klasik (XGBoost, Random Forests, regressions) hingga arsitektur DL (Transformers, CNNs, GNNs)

• Pengalaman langsung dengan framework ML modern (mis. PyTorch, TensorFlow)

• Pengalaman merancang ML pipeline yang skalabel, sistem pemrosesan data, dan infrastruktur model serving

• Kemampuan untuk bekerja secara lintas fungsi dan menerjemahkan masalah produk atau bisnis yang ambigu menjadi solusi teknis

• Pengalaman meningkatkan metrik yang dapat diukur melalui machine learning terapan

Kualifikasi yang Diutamakan

• Pengalaman dengan sistem rekomendasi, sistem pencarian/ranking, sistem periklanan/lelang, representation learning berskala besar, atau sistem embedding multimodal

• Keครอบurapan dengan sistem terdistribusi dan pemrosesan data berskala besar (Spark, Kafka, Ray, Airflow, BigQuery, Redis, dll.)

• Pengalaman bekerja dengan sistem real-time dan lingkungan production berlatensi rendah

• Latar belakang dalam feature engineering, optimasi model, dan pemantauan production

• Pengalaman dengan teknik LLM/Gen AI, termasuk namun tidak terbatas pada evaluasi LLM, alignment, fine-tuning, knowledge distillation, sistem RAG/agentic, dan memproduksi produk berbasis LLM dalam skala besar

• Gelar lanjutan di bidang Computer Science, Machine Learning, atau bidang kuantitatif terkait