Software Engineer III, AI/ML YouTube Shopping Creator - Google Careers

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X In den meisten Fällen erfordert diese Position persönliche Vorstellungsgespräche als Teil des Einstellungsprozesses.

Mindestqualifikationen: ###

• Bachelor-Abschluss oder gleichwertige praktische Erfahrung.
• 2 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung mit C++ und Python, oder 1 Jahr Erfahrung mit einem fortgeschrittenen Abschluss.
• 1 Jahr Erfahrung mit ML-Infrastruktur (z. B. Modellbereitstellung, Modellevaluierung, Optimierung, Datenverarbeitung, Debugging).
• 1 Jahr Erfahrung mit einem oder mehreren der folgenden Bereiche: LLM-Systeme, Sprache/Audio (z. B. Technologie zur Duplizierung und Reaktion auf die menschliche Stimme), Reinforcement Learning (z. B. sequentielle Entscheidungsfindung), ML-Infrastruktur oder Spezialisierung in einem anderen ML-Feld.

Bevorzugte Qualifikationen: ###

• Master-Abschluss oder PhD in Informatik oder verwandten technischen Fachbereichen.
• 2 Jahre Erfahrung mit Datenstrukturen oder Algorithmen.
• Erfahrung mit B2C- oder E-Commerce-Software.

Über den Job ###

Die Software-Ingenieure von Google entwickeln die Technologien der nächsten Generation, die verändern, wie Milliarden von Nutzern sich vernetzen, erkunden und mit Informationen sowie untereinander interagieren. Unsere Produkte müssen Informationen in massivem Umfang verarbeiten und weit über die Websuche hinausgehen. Wir suchen Ingenieure, die frische Ideen aus allen Bereichen mitbringen, einschließlich Information Retrieval, Distributed Computing, groß angelegtem Systemdesign, Networking und Datenspeicherung, Sicherheit, künstlicher Intelligenz, natürlicher Sprachverarbeitung, UI-Design und Mobile; die Liste ist lang und wächst jeden Tag. Als Software Engineer werden Sie an einem spezifischen Projekt arbeiten, das für die Bedürfnisse von Google entscheidend ist, mit Möglichkeiten, das Team und das Projekt zu wechseln, während Sie und unser schnelllebiges Geschäft wachsen und sich weiterentwickeln. Wir brauchen Ingenieure, die vielseitig sind, Führungsqualitäten zeigen und enthusiastisch sind, neue Probleme über den gesamten Stack hinweg anzugehen, während wir die Technologie weiter vorantreiben.

Bei YouTube Shopping Creator nutzen wir fortschrittliche Infrastruktur, um Creator dabei zu unterstützen, hochwertige, shopping-fähige Inhalte zu produzieren. Eine geschäftliche Priorität ist der Ausbau der Creator- und Shopping-Inhalte und die Förderung des aktiven Engagements mit Shopping-Funktionen. Unsere Mission ist es, Creator zu ermöglichen, ihre Shopping-Reise durch nahtlose Aktivierung, intelligentes Matchmaking und datengestützte Inspiration zu starten und zu skalieren. Als Team treiben wir das Wachstum voran, indem wir die Activation- und Inspiration-CUJs verantworten. Wir konzentrieren uns darauf, die Berechtigung zu erweitern und die Bindung durch ein gestuftes Framework zu verbessern. Über das Onboarding hinaus erstellen und nutzen wir Creator Profiles sowie künstliche Intelligenz/maschinelles Lernen (AI/ML) prädiktive Modellierung, um umsetzbare Erkenntnisse zu liefern, die Creatoren helfen, die besten Händler, lukrativen Angebote und relevanten Produkte für ihr Publikum zu entdecken. Bei YouTube glauben wir, dass jeder eine Stimme verdient und dass die Welt ein besserer Ort ist, wenn wir zuhören, teilen und durch unsere Geschichten eine Gemeinschaft aufbauen. Wir arbeiten zusammen, um jedem die Macht zu geben, seine Geschichte zu teilen, das zu erkunden, was er liebt, und sich im Prozess miteinander zu vernetzen. An der Schnittstelle von Spitzentechnologie und grenzenloser Kreativität bewegen wir uns mit der Geschwindigkeit der Kultur mit dem gemeinsamen Ziel, den Menschen die Welt zu zeigen. Wir erforschen neue Ideen, lösen echte Probleme und haben Spaß - und das machen wir alles gemeinsam.

Verantwortlichkeiten ###

• Leitung des Designs und der Entwicklung innovativer, ML/AI-gestützter Modelle und Funktionen.
• Architektur und Aufbau von Systemen, die LLMs und andere KI-Technologien tief integrieren, um intelligente Empfehlungen bereitzustellen.
• Vorantreiben von Integrationen über mehrere Produktpartner hinweg; Führung durch starke Zusammenarbeit und Partnerschaften.
• Enge Zusammenarbeit mit Product Managern, UX Designern, Data Scientists und anderen Engineering-Teams, um die Roadmap für ML/AI-Fähigkeiten zu definieren und umzusetzen.