Senior Engineering Analyst, Egregious Harms - Google Careers

Mindestanforderungen: ###

• Bachelor-Abschluss oder gleichwertige praktische Erfahrung.
• 5 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse, einschließlich der Identifizierung von Trends, der Erstellung von Zusammenfassungsstatistiken und der Gewinnung von Erkenntnissen aus quantitativen und qualitativen Daten.
• 5 Jahre Erfahrung in der Projektleitung und in der Definition von Projektumfang, Zielen und Ergebnissen.
• Erfahrung mit ML-Design und ML-Infrastruktur (z. B. Modellbereitstellung, Modellevaluierung, Datenverarbeitung, Debugging, Fine-Tuning).
• 5 Jahre Erfahrung in der Anwendung von Python und SQL zur Lösung von Engineering-Problemen.

Bevorzugte Qualifikationen: ###

• Erfahrung mit Skriptsprachen, Machine-Learning-Tools, Techniken und Systemen (einschließlich Prompt Engineering und Fine-Tuning von Large Language Models (LLMs)).
• Kenntnisse aktueller Missbrauchstechniken und -praktiken mit der Fähigkeit, Machine-Learning-Techniken auf große Mengen kritischer, produktbezogener Daten zu extrahieren, zu manipulieren und anzuwenden.
• Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit verschiedenen Engineering-Stakeholdern, um Anforderungen zu erheben, Modelle zu erklären und Iterationen zur Verbesserung durchzuführen.
• Exzellente schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, technische Implementierungen oder Analysen einem nicht-technischen Publikum effektiv zu beschreiben.
• Exzellente Problemlösungs- und Denkfähigkeiten mit Liebe zum Detail in einem sich ständig ändernden Umfeld.

Über den Job ###

Mitglieder des Trust & Safety-Teams haben die Aufgabe, die größten Probleme zu identifizieren und anzugehen, welche die Sicherheit und Integrität unserer Produkte gefährden. Sie nutzen technisches Know-how, exzellente Problemlösungsfähigkeiten, Nutzererkenntnisse und proaktive Kommunikation, um Nutzer und unsere Partner vor Missbrauch in Google-Produkten wie Search, Maps, Gmail und Google Ads zu schützen. In diesem Team sind Sie ein strategischer Teamplayer mit Weitblick und der Leidenschaft, das Richtige zu tun. Sie arbeiten global und funktionsübergreifend mit Google-Ingenieuren und Produktmanagern zusammen, um Missbrauchs- und Betrugsfälle mit Google-Geschwindigkeit – mit Dringlichkeit – zu identifizieren und zu bekämpfen. Und Sie sind stolz darauf zu wissen, dass Sie jeden Tag hart daran arbeiten, das Vertrauen in Google zu fördern und das höchste Maß an Nutzersicherheit zu gewährleisten.

Als Engineering Analyst innerhalb des Trust and Safety-Teams werden Sie Teil eines globalen Teams, das die nahtlose Erkennung und Durchsetzung einiger der schwerwiegendsten Online-Schäden (z. B. Material zum sexuellen Missbrauch von Kindern und nicht einvernehmliche intime Bildmaterialien) durch enge Partnerschaften mit Product, Engineering, Policy und Legal sicherstellt; Sie werden Ihr technisches Verständnis nutzen, um neuartige Lösungen zu entwerfen und zu entwickeln, um Googles Fähigkeit zur weltweiten Bekämpfung dieses Missbrauchs zu verbessern.

Diese Rolle wird mit grafischen, kontroversen oder verstörenden Inhalten konfrontiert.

Bei Google arbeiten wir jeden Tag hart daran, das Vertrauen unserer Nutzer zu verdienen. Trust & Safety ist Googles Team aus Experten für die Bekämpfung von Missbrauch und Nutzervertrauen, die täglich daran arbeiten, das Internet zu einem sichereren Ort zu machen. Wir arbeiten mit Teams in ganz Google zusammen, um mutige Lösungen in Missbrauchsbereichen wie Malware, Spam und Kontoübernahmen zu liefern. Als Team aus Analysten, Policy-Spezialisten, Ingenieuren und Programmmanagern arbeiten wir daran, Risiken zu reduzieren und Missbrauch in allen Google-Produkten zu bekämpfen und unsere Nutzer, Werbetreibenden und Publisher weltweit in über 40 Sprachen zu schützen.

Verantwortlichkeiten ###

• Entwicklung skalierbarer Sicherheitslösungen für KI-Produkte bei Google durch die Nutzung fortschrittlicher Machine-Learning- und KI-Techniken.
• Anwendung statistischer und Data-Science-Methoden, um Googles Schutzmaßnahmen gründlich zu untersuchen, potenzielle Mängel aufzudecken und umsetzbare Erkenntnisse für eine kontinuierliche Sicherheitsverbesserung zu entwickeln.
• Berechnung von Statistiken (z. B. Precision, Recall) über die Leistung technischer Modelle (ML-Systeme, Klassifikatoren, Large Language Models (LLMs)) und Erkennung nuancierter, leicht zu übersehender Probleme in der Leistung dieser Systeme.
• Leitung mehrerer interdependenter Projekte mittlerer bis hoher Komplexität und eines entsprechenden Umfangs sowie funktionsübergreifende Arbeit, um die Koordination und Abstimmung der Ziele und Key Results sicherzustellen.