О компании
KAYAK, часть Booking Holdings (NASDAQ: BKNG), является ведущей в мире поисковой системой для путешествий. С миллиардами запросов на наших платформах мы помогаем людям найти идеальный рейс, проживание, аренду автомобиля и туристический пакет. Мы также трансформируем деловые поездки с помощью нового корпоративного решения KAYAK for Business.
Работая в KAYAK, вы станете частью туристической компании, которая управляет портфелем глобальных метапоисковых брендов, включая momondo, Cheapflights и HotelsCombined, среди прочих. От стартапа до лидера отрасли — инновации лежат в основе нашей деятельности, и каждый сотрудник имеет возможность оставить свой след. Наш фокус — создание лучшей поисковой системы для путешествий, чтобы сделать мир доступнее для всех.
О роли
KAYAK ищет менеджера по инженерии машинного обучения для руководства разработкой и развитием общей платформы машинного обучения. Это старшая техническая руководящая роль с активным участием в работе.
Вы будете руководить командой в Берлине, которая создает общую инфраструктуру и рабочие процессы для разработчиков, позволяющие переводить модели от экспериментов к надежному производству. Вы будете отвечать за техническое направление, дорожную карту и выполнение задач, оставаясь при этом вовлеченным в архитектуру и решение самых сложных инженерных проблем. В сотрудничестве с командой вы создадите возможности самообслуживания для обучения, развертывания, обслуживания и мониторинга, чтобы команды KAYAK могли безопасно и масштабируемо выпускать модели.
Если вам интересно сочетать руководство людьми с созданием систем, которые обеспечивают работу машинного обучения в производстве, мы будем рады услышать вас.
Для этой роли требуется работать из нашего офиса в Берлине 3 дня в неделю.
В этой роли вы будете
•Отвечать за стратегию и дорожную карту общей платформы машинного обучения KAYAK, согласовывая технические инвестиции с бизнес-потребностями и долгосрочным развитием платформы.
•Руководить, наставлять и развивать высокоэффективную команду инженеров платформы машинного обучения в Берлине, способствуя техническому совершенству, автономии и операционной ответственности.
•Определять техническое направление архитектуры платформы и жизненного цикла машинного обучения, участвуя лично в решении задач с высоким воздействием и упрощая устаревшие системы там, где это приносит явную пользу.
•Создавать и развивать общие возможности машинного обучения, включая оркестрацию обучения, обслуживание моделей, управление признаками и рабочие процессы с большими языковыми моделями (LLM), улучшая опыт разработчиков и позволяя командам эффективно поставлять готовые к производству ML-решения.
•Продвигать надежность платформы и операционное совершенство, устанавливая надежный мониторинг, оповещения, реагирование на инциденты и стандарты готовности к производству.
•Определять четкие границы ответственности, чтобы команда платформы владела общей инфраструктурой и инструментами жизненного цикла, а команды-потребители — моделями и бизнес-логикой, специфичными для их случаев использования.
•Сотрудничать с командами Data Science, инженерии и операций для планирования и реализации сложных инициатив с участием нескольких команд, обеспечивая ясное согласование объема, зависимостей и сроков.
Пожалуйста, подавайте заявку, если у вас есть
•Прочные технические знания в области программной инженерии, машинного обучения и проектирования систем, подкрепленные значительным практическим опытом создания и эксплуатации производственных ML-систем, платформ или инфраструктуры.
•Не менее 5 лет опыта работы с системами жизненного цикла ML, включая оркестрацию обучения, обслуживание моделей, управление признаками и мониторинг, с глубоким пониманием масштабируемости, надежности и операционных компромиссов.
•Значительный опыт руководства людьми, включая найм, наставничество, управление результативностью и развитие опытных технических специалистов, при этом поддерживая высокий технический уровень и лично участвуя там, где это наиболее важно.
•Сильное чувство ответственности, умение принимать решения и системное мышление, способность балансировать развитие платформы, опыт разработчиков, надежность, стоимость и технический долг, влияя на старших заинтересованных лиц.
•Умение руководить через организационные границы, объединяя команды вокруг общей инфраструктуры, управляя конкурирующими приоритетами и продвигая принятие платформы через сотрудничество, а не через власть.
•Свободное владение рабочими процессами с поддержкой ИИ, использование современных инструментов для повышения продуктивности и качества при критической оценке их результатов и ограничений.
•Любознательность, скромность и командный дух, стремление к постоянному совершенствованию и способность вдохновлять на это других.
Дополнительные квалификации
•Практический опыт работы с технологиями, релевантными стеку KAYAK, такими как Python, Kubernetes, GitHub Actions, Kafka, AWS, Airflow и Trino.
•Опыт создания рабочих процессов с большими языковыми моделями (LLM) или агентами, включая конвейеры обработки запросов или наборов данных.
Преимущества и бонусы
•Возможность работать (почти) из любой точки мира до 20 дней в году
•Акцент на психическом здоровье и благополучии:
•Оплачиваемые компанией сеансы терапии через SpringHealth
•Оплачиваемая компанией подписка на HeadSpace
•Общекомандная неделя отдыха в году — вся команда полностью восстанавливается (и возвращается без накопления работы!)
•Пятницы без встреч
•Оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком
•Оплачиваемое время для волонтерства
•Фокус на вашем карьерном росте:
•Деньги на развитие
•Развитие лидерских навыков
•Доступ к тысячам обучающих курсов по запросу
•Скидки на путешествия
•Группы поддержки сотрудников
•6 недель оплачиваемого отпуска + выходной в день рождения
•Бесплатный обед 2 дня в неделю
•Взносы в пенсионный план
•Субсидии на общественный транспорт
•Программа лизинга велосипедов
•Ежемесячные социальные мероприятия, вечеринки по четвергам, спортивные команды
•Отличный офис в районе Фридрихсхайн, Берлин
