Applied ML Graph Neural Network Research Software Engineer — Google Switzerland

Vollständige Beschreibung

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

Mindestqualifikationen

• Bachelor-Abschluss oder gleichwertige praktische Erfahrung.
• 5 Jahre Erfahrung mit ML-Infrastruktur (z.B. Modellbereitstellung, Modellauswertung, Optimierung, Datenverarbeitung, Debugging).
• Erleben Sie das Entwerfen, Trainieren und Bereitstellen von Graph Neural Networks (GNNs) oder Grapheneinbettungsmodellen unter Verwendung von Frameworks wie PyTorch Geometric (PyG), JAX/Jraph oder TF-GNN.

Bevorzugte Qualifikationen

• Fähigkeit, die Forschung und Entwicklung (F&E) und die Produktion komplexer ML/Infra-Algorithmen zu leiten.

Über den Job Die Software-Ingenieure von Google entwickeln Technologien der nächsten Generation, die die Art und Weise verändern, wie Milliarden von Nutzern Informationen miteinander verbinden, erforschen und interagieren. Unsere Produkte müssen Informationen in großem Umfang verarbeiten und weit über die Websuche hinausgehen. Wir suchen Ingenieure, die frische Ideen aus allen Bereichen einbringen, einschließlich Informationsabruf, verteiltes Computing, groß angelegtes Systemdesign, Netzwerk- und Datenspeicherung, Sicherheit, künstliche Intelligenz, Verarbeitung natürlicher Sprache, UI-Design und Mobile

• Die Liste geht weiter und wächst jeden Tag. Als Software-Ingenieur arbeiten Sie an einem bestimmten Projekt, das für die Bedürfnisse von Google von entscheidender Bedeutung ist, mit Möglichkeiten, Teams und Projekte zu wechseln, während Sie und unser schnelllebiges Geschäft wachsen und sich weiterentwickeln. Wir brauchen unsere Ingenieure, um vielseitig zu sein, Führungsqualitäten zu zeigen und begeistert zu sein, neue Probleme auf dem gesamten Stapel anzunehmen, während wir die Technologie weiter vorantreiben.

Unsere Mission ist es, produktionsfertige Self-Service-ML-Tools zu erforschen und zu entwickeln und Google-Produktteams bei der Bereitstellung von ML-Lösungen zu unterstützen. In dieser Rolle treten Sie einer schnelllebigen Applied ML-Gruppe bei, die sich der Bereitstellung von Graph-ML-Algorithmen zur Lösung von industriellen zeitlichen und relationalen Datenproblemen in Google widmet. Sie werden den End-to-End-Lebenszyklus neuer Funktionen (Brainstorming, Literaturrecherche, Entwicklung, Produktionsisierung) steuern und Produktteams (intern und extern) bei der Bereitstellung von Modellen unterstützen.

Sie werden auch ein wichtiger Mitwirkender in der GraphML for Google Systems Cross-Product Area-Initiative sein und dabei helfen, eine einheitliche Plattform auf Basis von GNN- und KI-Agenten aufzubauen, um die Kerninfrastruktur über Speicher, Netzwerke und Berechnungen hinweg zu überwachen, zu optimieren und zu unterstützen.

Zuständigkeiten

• Identifizieren, entwickeln und produzieren Sie GNN / ML-Methoden, die auf Kundenfeedback, Team-Brainstorming, Literaturrecherche und Originalforschung in der GraphFlow GNN-Bibliothek basieren.
• Entwickeln und produzieren Sie industrielle GNN/ML-Modelle und Infrastruktur für die GraphML for Google Systems Cross-Product Area-Initiative, um ein einheitliches GNN- und KI-Agentensystem zur Unterstützung von Googles Systemen aufzubauen.
• Enge Zusammenarbeit mit Produktteams und Forschungsgruppen, um Geschäftsanforderungen in ML-Lösungen umzusetzen.

Anforderungen

• Bachelor’s degree or equivalent practical experience.

• 5 years of experience with ML infrastructure (e.g., model deployment, model evaluation, optimization, data processing, debugging).

• Experience designing, training, and deploying Graph Neural Networks (GNNs) or graph embedding models using frameworks such as PyTorch Geometric (PyG), JAX/Jraph, or TF-GNN.

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