Research Software Engineer, Distributed Systems, Artificial Life, Pi - Google Careers

Qualifications minimales : ###

• Bachelor's degree en informatique, dans un domaine technique connexe, ou expérience pratique équivalente.
• 2 ans d'expérience en développement logiciel, avec un accent sur le calcul distribué et l'infrastructure parallélisable.
• Expérience de la mise à l'échelle de systèmes, passant de l'exécution sur un seul CPU à des environnements distribués.
• Expérience en optimisation d'infrastructure et en gestion des ressources.

Qualifications préférentielles : ###

• Master's degree ou PhD en informatique, intelligence artificielle ou dans un domaine connexe.
• Expérience avec les algorithmes évolutionnaires, la recherche en apprentissage automatique ou les simulations de vie artificielle.
• Expérience dans la construction d'infrastructures qui s'interfacent avec des benchmarks de programmation du monde réel (ex. : LeetCode, code golf).
• Capacité démontrée à gérer la complexité accrue et la ségrégation géographique des populations au sein d'écosystèmes numériques.

A propos du poste ###

Les ingénieurs logiciels de Google développent les technologies de nouvelle génération qui changent la manière dont des milliards d'utilisateurs se connectent, explorent et interagissent avec l'information et entre eux. Nos produits doivent gérer l'information à une échelle massive et s'étendre bien au-delà de la recherche Web. Nous recherchons des ingénieurs qui apportent des idées fraîches de tous les domaines, y compris la recherche d'information, le calcul distribué, la conception de systèmes à grande échelle, les réseaux et le stockage de données, la sécurité, l'intelligence artificielle, le traitement du langage naturel, la conception d'interface utilisateur et le mobile ; la liste est longue et s'allonge chaque jour. En tant qu'ingénieur logiciel, vous travaillerez sur un projet spécifique critique pour les besoins de Google, avec des opportunités de changer d'équipe et de projet à mesure que vous et nos activités à rythme rapide croissez et évoluez. Nous avons besoin que nos ingénieurs soient polyvalents, fassent preuve de qualités de leadership et soient enthousiastes à l'idée de s'attaquer à de nouveaux problèmes sur l'ensemble de la pile (full-stack) alors que nous continuons à faire progresser la technologie.

Avec votre expertise technique, vous gérerez les priorités des projets, les échéances et les livrables. Vous concevrez, développerez, testerez, déploierez, maintiendrez et améliorerez des solutions logicielles.

Paradigms of Intelligence (Pi) est une équipe de recherche interdisciplinaire explorant les éléments fondamentaux de l'intelligence. L'un de nos projets majeurs cherche à développer des systèmes de vie artificielle radicalement ouverts pour l'évolution de programmes afin de démontrer l'émergence de l'évolution fondamentale.

Dans ce rôle, vous appliquerez votre expertise dans les simulations distribuées pour gérer des environnements à échelle massive pour la recherche de pointe en apprentissage automatique. Vous construirez une infrastructure modulaire et efficace pour exécuter et analyser des simulations de vie artificielle, prenant en charge des systèmes auto-réplicateurs qui apprennent à résoudre des problèmes complexes dans leur niche écologique.

Google Research s'attaque aux défis qui définissent la technologie d'aujourd'hui et de demain. De la conduite de recherches fondamentales à l'influence sur le développement de produits, nos équipes de recherche ont l'opportunité d'avoir un impact sur la technologie utilisée par des milliards de personnes chaque jour.

Nos équipes aspirent à faire des découvertes qui impactent tout le monde, et l'un des piliers de notre approche est de partager nos recherches et nos outils pour alimenter le progrès dans le domaine -- nous publions régulièrement dans des revues académiques, publions des projets en open source et appliquons la recherche aux produits Google.

Responsabilités ###

• Construire des simulations à grande échelle et gérer l'infrastructure de calcul distribué pour mettre à l'échelle les écosystèmes numériques et les expériences.
• Créer une infrastructure modulaire capable d'exécuter des expériences avec des milliers de billions de programmes générés et des interactions complexes.
• Optimiser l'utilisation du calcul et gérer efficacement les exigences importantes en ressources CPU sur l'infrastructure partagée.
• Mettre en œuvre une planification efficace, résoudre les échecs de tâches et s'assurer que les exécutions à grande échelle s'effectuent de manière fiable.
• Fournir un support d'ingénierie dédié pour accélérer l'analyse des données et le lancement de nouvelles expériences.