info_outlineXGoogle将优先考虑在新加坡拥有当前工作权利且不需要Google提供签证赞助的申请人。
最低资格要求：
- 学士学位或同等的实际经验。
- 5年使用一种或多种编程语言进行软件开发的经验。
- 3年测试、维护或发布软件产品的经验，以及1年软件设计和架构经验。
- 3年以下领域之一的经验：语音/音频（例如，复制和响应人类声音的技术）、强化学习（例如，顺序决策）、ML基础设施或其他ML领域的专业化。
- 3年ML基础设施经验（例如，模型部署、模型评估、数据处理、调试）。
优先资格：
- 机器学习、人工智能、计算机科学、统计学、应用数学、数据科学或相关技术领域的博士学位。
- 在大学或行业实验室的经验，主要强调人工智能研究。
- 理论和实证研究经验以及解决有影响力的研究问题的能力。
- 在顶级AI会议上的发表记录。
- 理解Transformer架构的内部结构。
关于这份工作
在Google，专注于研究的软件工程师遍布整个公司，使他们能够快速而广泛地进行大规模测试和部署有前景的想法。想法可能来自内部项目，也可能来自与全球合作大学和技术研究所的研究项目的合作。
从创建实验和原型实现到设计新架构，工程师们致力于解决包括人工智能、数据挖掘、自然语言处理、硬件和软件性能分析、改进移动平台编译器以及核心搜索等在内的现实世界问题。同时，通过与大学合作和发表论文，您作为活跃的研究社区贡献者，保持与研究根源的联系。
在这个角色中，您将对生成性AI模型（LLMs、扩散模型、生成性视频）的计算效率取得重大突破。您将研究算法效率、模型压缩和推理加速，直接影响下一代AI模型如何部署到数十亿人。
职责：
- 编写产品或系统开发代码。
- 通过设计和代码审查与同行和利益相关者合作，以确保在可用技术中采用最佳实践（例如，风格指南、代码检查、准确性、可测试性和效率）。
- 贡献现有文档或教育内容，并根据产品/项目更新和用户反馈调整内容。
- 通过分析问题来源及其对硬件、网络或服务操作和质量的影响，分类产品或系统问题并进行调试/跟踪/解决。
- 在一个或多个专门的ML领域实施解决方案，利用ML基础设施，并贡献于模型优化和数据处理。
