Senior Engineering Analyst, Egregious Harms - Google Careers

Qualifiche minime: ###

• Laurea triennale o esperienza pratica equivalente.
• 5 anni di esperienza nell'analisi dei dati, inclusa l'identificazione di tendenze, la generazione di statistiche riassuntive e l'estrazione di approfondimenti da dati quantitativi e qualitativi.
• 5 anni di esperienza nella gestione di progetti e nella definizione dell'ambito, degli obiettivi e dei risultati dei progetti.
• Esperienza con il design ML e l'infrastruttura ML (ad es. deployment di modelli, valutazione dei modelli, elaborazione dei dati, debugging, fine tuning).
• 5 anni di esperienza nell'utilizzo di Python e SQL per risolvere problemi di ingegneria.

Qualifiche preferite: ###

• Esperienza con linguaggi di scripting, strumenti, tecniche e sistemi di machine learning (inclusi prompt engineering e fine-tuning di Large Language Model (LLMs)).
• Conoscenza delle attuali tecniche e pratiche di abuso con la capacità di estrarre, manipolare e applicare tecniche di machine learning ad alti volumi di dati critici relativi ai prodotti.
• Capacità di lavorare con una varietà di stakeholder ingegneristici per raccogliere requisiti, spiegare modelli e iterare per apportare miglioramenti.
• Eccellenti capacità di comunicazione scritta e verbale e capacità di descrivere implementazioni tecniche o analisi a un pubblico non tecnico in modo efficace.
• Eccellenti capacità di problem-solving e pensiero critico con attenzione ai dettagli in un ambiente in continuo cambiamento.

Informazioni sul lavoro ###

I membri del team Trust & Safety hanno il compito di identificare e affrontare i problemi più grandi che mettono alla prova la sicurezza e l'integrità dei nostri prodotti. Utilizzano competenze tecniche, eccellenti capacità di problem-solving, approfondimenti sugli utenti e una comunicazione proattiva per proteggere gli utenti e i nostri partner dagli abusi attraverso i prodotti Google come Search, Maps, Gmail e Google Ads. In questo team, sei un pensatore con una visione d'insieme e un collaboratore strategico con la passione per fare ciò che è giusto. Lavori a livello globale e trasversalmente con gli ingegneri e i product manager di Google per identificare e combattere i casi di abuso e frode alla velocità di Google - con urgenza. E sei orgoglioso di sapere che ogni giorno lavori duramente per promuovere la fiducia in Google e garantire i massimi livelli di sicurezza degli utenti.

Come Engineering Analyst all'interno del team Trust and Safety, farai parte di un team globale che garantisce il rilevamento e l'applicazione senza soluzione di continuità di alcuni dei danni online più gravi (ad es. materiale di abuso sessuale infantile e immagini intime non consensuali) attraverso strette partnership con Product, Engineering, Policy e Legal; sfrutterai la tua acume tecnico per progettare e sviluppare soluzioni innovative per potenziare la capacità di Google di combattere questo abuso in tutto il mondo.

Questo ruolo sarà esposto a contenuti grafici, controversi o disturbanti.

In Google lavoriamo duramente per guadagnarci la fiducia dei nostri utenti ogni giorno. Trust & Safety è il team di Google composto da esperti nella lotta agli abusi e nella fiducia degli utenti che lavorano quotidianamente per rendere internet un luogo più sicuro. Collaboriamo con i team di tutto Google per fornire soluzioni audaci in aree di abuso come malware, spam e account hijacking. Un team di Analyst, Policy Specialists, Engineers e Program Managers, lavoriamo per ridurre il rischio e combattere l'abuso in tutti i prodotti di Google, proteggendo i nostri utenti, inserzionisti ed editori in tutto il mondo in oltre 40 lingue.

Responsabilità ###

• Sviluppare soluzioni di sicurezza scalabili per i prodotti AI in tutto Google sfruttando tecniche avanzate di machine learning e AI.
• Applicare metodi statistici e di data science per esaminare approfonditamente le misure di protezione di Google, scoprire potenziali carenze e sviluppare approfondimenti azionabili per il continuo miglioramento della sicurezza.
• Calcolare statistiche (ad es. precision, recall) sulle prestazioni di modelli tecnici (sistemi ML, classificatori, Large Language Model (LLMs)) e riconoscere problemi sfumati e facilmente trascurabili nelle prestazioni di questi sistemi.
• Guidare molteplici progetti interdipendenti di complessità e ambito da moderata ad alta, e lavorare in modo trasversale per garantire il coordinamento e l'allineamento sugli obiettivi e i risultati chiave.