Начинающий инженер по ML-платформе, инфраструктура

О компании

Quora — частная компания с удалённым форматом работы. Позиция может выполняться удалённо из любой точки Канады или США. Миссия Quora — развивать коллективный интеллект мира. Платформы: Quora (глобальная платформа обмена знаниями, более 300 млн уникальных посетителей в месяц) и Poe (платформа для общения, исследования и создания с использованием разнообразных ИИ-языковых моделей, включая GPT-5.6-Sol, Claude-Opus-5, Claude-Fable-5, Claude-Sonnet-5, Kimi-K3 и тысячи других). Роль связана с продуктом Quora.

О команде и роли

Машинное обучение — ключевая часть миссии Quora. В продакшене более 100 моделей ML. Используются различные алгоритмы: от линейных моделей до деревьев решений и глубоких нейронных сетей. Модели работают в огромном масштабе, обслуживая сотни миллионов людей ежемесячно. Команда владеет ML-платформой и ранжирующей инфраструктурой Quora по четырём направлениям: надёжность обслуживания, развитие ML-инженеров и скорость разработки, бизнес-эффект, эффективность затрат. Начинающий инженер будет работать на стыке машинного обучения, распределённых систем и производительности GPU-сервинга. Предыдущий опыт в ML-инфраструктуре не требуется. В команде — старшие и staff-инженеры, обучение у создателей стека, выделенный ментор и техническое руководство. Первые недели — запуск в продакшен.

Стек: Python, Go, C++, PyTorch, Kubernetes/EKS, NVIDIA Triton, Ray, AWS.

Обязанности

• Помогать создавать и поддерживать основную инфраструктуру ML-платформы Quora, обеспечивая высокую доступность, масштабируемость и производительность.
• Создавать и улучшать распределённые системы для обслуживания ML-моделей в продакшене: от больших рекомендательных моделей (LRM) до больших языковых моделей (LLM).
• Работать над GPU-сервингом моделей, оптимизируя задержку, пропускную способность и стоимость для поддержки более крупных и мощных моделей.
• Участвовать в платформенных инициативах, таких как стандартизация на PyTorch-first и модернизация ML-экосистемы.
• Улучшать скорость разработки ML-инженеров, создавая инструменты для разработки, тестирования и развёртывания моделей.
• Модернизировать feature store, чтобы ML-инженеры могли быстрее выводить новые фичи в продакшен.
• Участвовать в дежурствах команды (on-call), помогая решать производственные проблемы.

Минимальные требования

• Доступность для встреч и оперативного общения в «часы координации» Quora (пн–пт, 9:00–15:00 по тихоокеанскому времени).
• Выпускник 2025 или 2026 года, имеющий или получающий степень бакалавра, магистра или PhD в области компьютерных наук, инженерии или смежной технической области.
• Искренний интерес к крупномасштабным распределённым системам, инфраструктуре и машинному обучению.
• Знание Python, Go или C++ или способность быстро их выучить.
• Страсть к обучению и постоянному улучшению себя и команды.

Предпочтительные требования

• Предыдущий опыт разработки ПО: стажировка, работа, open-source вклад или соревнования по программированию.
• Курсы или практический опыт с ML-фреймворками, такими как PyTorch или TensorFlow.
• Опыт работы с Kubernetes, Docker или облачными технологиями, такими как AWS.