Research Software Engineer, Distributed Systems, Artificial Life, Pi — Google Switzerland

Descrizione completa

Qualifiche minime

• Laurea triennale in Informatica, settore tecnico correlato o esperienza pratica equivalente.
• 2 anni di esperienza nello sviluppo di software, con particolare attenzione al calcolo distribuito e all'infrastruttura parallelizzabile.
• Esperienza nella scalabilità dei sistemi da esecuzioni con CPU singola ad ambienti distribuiti.
• Esperienza nell'ottimizzazione delle infrastrutture e nella gestione delle risorse.

Qualifiche preferite

• Laurea magistrale o dottorato di ricerca in informatica, intelligenza artificiale o campo correlato.
• Esperienza con algoritmi evolutivi, ricerca sull'apprendimento automatico o simulazioni di vita artificiale.
• Esperienza nella costruzione di infrastrutture che si interfacciano con benchmark di programmazione del mondo reale (ad esempio, LeetCode, code golf).
• Dimostrata capacità di gestire la crescente complessità e la segregazione geografica delle popolazioni all'interno degli ecosistemi digitali.

Riguardo il lavoro Gli ingegneri software di Google sviluppano le tecnologie di prossima generazione che cambiano il modo in cui miliardi di utenti si connettono, esplorano e interagiscono con le informazioni e tra loro. I nostri prodotti devono gestire informazioni su vasta scala e estendersi ben oltre la ricerca sul Web. Cerchiamo ingegneri che portino nuove idee da tutte le aree, tra cui recupero delle informazioni, elaborazione distribuita, progettazione di sistemi su larga scala, networking e archiviazione dati, sicurezza, intelligenza artificiale, elaborazione del linguaggio naturale, progettazione dell'interfaccia utente e dispositivi mobili; l'elenco continua e cresce ogni giorno. In qualità di ingegnere del software, lavorerai su un progetto specifico fondamentale per le esigenze di Google con l'opportunità di cambiare team e progetto man mano che tu e la nostra frenetica attività crescete ed evolvete. Abbiamo bisogno che i nostri ingegneri siano versatili, mostrino qualità di leadership e siano entusiasti di affrontare nuovi problemi a tutto campo mentre continuiamo a portare avanti la tecnologia.

Con la tua competenza tecnica gestirai le priorità, le scadenze e i risultati finali del progetto. Progetterai, svilupperai, testerai, distribuirai, manterrai e migliorerai le soluzioni software.

Paradigms of Intelligence (Pi) è un gruppo di ricerca interdisciplinare che esplora gli elementi fondamentali dell'intelligenza. Uno dei nostri progetti più importanti mira a sviluppare sistemi di vita artificiale radicalmente aperti per l'evoluzione del programma per dimostrare l'emergere dell'evoluzione fondamentale. In questo ruolo, applicherai la tua esperienza nelle simulazioni distribuite per gestire ambienti su vasta scala per la ricerca di frontiera sul machine learning. Costruirai un'infrastruttura modulare ed efficiente per eseguire e analizzare simulazioni di vita artificiale, supportando sistemi autoreplicanti che imparano a risolvere problemi complessi all'interno della loro nicchia ecologica. Google Research affronta le sfide che definiscono la tecnologia di oggi e di domani. Dalla conduzione di ricerche fondamentali all'influenza sullo sviluppo dei prodotti, i nostri team di ricerca hanno l'opportunità di influenzare la tecnologia utilizzata ogni giorno da miliardi di persone.

I nostri team aspirano a fare scoperte che abbiano un impatto su tutti e il fulcro del nostro approccio è condividere la nostra ricerca e i nostri strumenti per promuovere il progresso nel campo: pubblichiamo regolarmente su riviste accademiche, rilasciamo progetti come open source e applichiamo la ricerca ai prodotti Google.

Responsabilità

• Costruire simulazioni su larga scala e gestire l'infrastruttura informatica distribuita per scalare ecosistemi ed esperimenti digitali.
• Creare un'infrastruttura modulare in grado di eseguire esperimenti con trilioni di programmi generati e interazioni complesse.
• Ottimizzare l'utilizzo del computer e gestire in modo efficiente i requisiti significativi di risorse della CPU nell'infrastruttura condivisa.
• Implementare una pianificazione efficiente, risolvere gli errori dei processi e garantire che le esecuzioni su vasta scala vengano eseguite in modo affidabile.
• Fornire supporto tecnico dedicato per accelerare l'analisi dei dati e il lancio di nuovi esperimenti.