San Francisco Staffing is hiring: Senior Staff Machine Learning Engineer - Drive

Senior Staff ML Engineer

We're seeking an exceptional Senior Staff ML Engineer to lead breakthrough ML innovation in Uber's Driver Pricing organization. This is a high-impact role where you'll architect and build next-generation ML systems that directly optimize marketplace efficiency and driver earnings for millions of drivers globally. You'll tackle some of the most complex problems in applied machine learning: real-time pricing optimization, supply-demand balancing, and driver behavior modeling at unprecedented scale. Your work will involve cutting-edge techniques including causal inference, reinforcement learning, algorithmic game theory, and multi-objective optimization to solve challenges that don't exist anywhere else in the industry. As a Senior Staff ML Engineer reporting directly to the Engineering Director, you'll drive technical strategy, mentor senior engineers, and establish ML engineering excellence across the Driver Pricing organization while solving problems that directly impact tens of billions of dollars in marketplace transactions.

What You Will Do

Technical Leadership & Innovation

• Lead the design and implementation of advanced ML systems for dynamic pricing algorithms serving millions of drivers across 70+ countries around the world
• Architect real-time ML infrastructure handling 1M+ pricing decisions per second with sub-50ms latency requirements
• Drive breakthrough research in causal ML, reinforcement learning, algorithmic game theory, and multi-objective optimization for marketplace optimization with strategic agents
• Own end-to-end ML model lifecycle from research through production deployment and continuous optimization

Platform & Architecture

• Build scalable ML architecture and feature management systems supporting Driver Pricing and broader Marketplace teams
• Design experimentation frameworks enabling rapid testing of pricing algorithms using A/B, Switchback, Synthetic Control, and other experimental methodologies
• Establish ML engineering best practices, monitoring, and operational excellence across the organization
• Create platform abstractions that enable other ML engineers to iterate faster on pricing algorithms

Cross-Functional Impact

• Partner with Product, Operations, and Earner Experience teams to translate complex business requirements into ML solutions
• Collaborate with Marketplace Engineering and Science teams to productionize cutting-edge ML research
• Work with Platform Engineering teams to ensure ML systems meet reliability and performance standards
• Influence technical roadmaps across multiple teams through technical leadership and strategic thinking

Team Development

• Mentor and grow senior ML engineers, establishing technical standards and engineering culture
• Lead technical discussions and architecture reviews for complex ML systems
• Drive knowledge sharing and technical excellence across the Driver Pricing engineering organization

Basic Qualifications

PhD in Computer Science, Machine Learning, Operations Research, or related quantitative field OR Master's degree with 12+ years of industry experience

10+ years of experience building and deploying ML models in large-scale production environments

Expert-level proficiency in modern ML frameworks (TensorFlow, PyTorch, JAX) and distributed computing platforms (Spark, Ray)

Deep expertise across multiple areas including: Deep Learning, Causal Inference, Reinforcement Learning, Multi-objective Optimization, Algorithmic Game Theory, and Large-scale Ads Ranking/Auction Systems

Proven track record of leading complex ML projects from research through production with significant measurable business impact

Strong programming skills in Python, Java, or Go with experience building production ML systems

Experience with feature engineering, model serving, and ML infrastructure at scale (handling millions of predictions per second)

Technical leadership experience including mentoring senior engineers and driving cross-team technical initiatives

Preferred Qualifications

Marketplace or two-sided platform ML experience with understanding of supply-demand dynamics and pricing mechanisms

Publications or patents in applied machine learning, particularly in areas relevant to optimization, pricing, or marketplace dynamics

Experience with causal inference methodologies and their application to business problems with network effects

Reinforcement learning experience in production environments with long-term optimization and strategic agent considerations

Technical leadership experience including mentoring senior engineers and driving cross-team technical initiatives

Experience with real-time ML systems requiring low-latency inference and high-throughput model serving

Background in economics, operations research, or related quantitative disciplines with application to marketplace problems

Experience with Ads ranking and auction systems with strategic bidding agents and real-time optimization

Technical Skills

Required:

• Advanced Deep Learning and Neural Network architectures
• Scalable ML architecture and distributed model training
• Feature engineering and real-time feature serving
• ML model deployment, monitoring, and lifecycle management
• Statistical analysis and experimental design for ML systems
• Causal Machine Learning and causal inference methodologies
• Reinforcement Learning and Multi-Armed Bandits
• Multi-objective optimization and Pareto efficiency
• Algorithmic Game Theory for strategic agent modeling

Preferred:

• Personalization and ranking systems at scale
• Time series forecasting and demand prediction
• Graph-based ML for network effects modeling
• Experience with Ads ranking and auction systems

For New York, NY-based roles: The base salary range for this role is USD$257,000 per year - USD$285,500 per year. For San Francisco, CA-based roles: The base salary range for this role is USD$257,000 per year - USD$285,500 per year. For Seattle, WA-based roles: The base salary range for this role is USD$257,000 per year - USD$285,500 per year. For Sunnyvale, CA-based roles: The base salary range for this role is USD$257,000 per year - USD$285,500 per year. For all US locations, you will be eligible to participate in Uber's bonus program, and may be offered an equity award & other types of comp. You will also be eligible for various benefits. More details can be found at the following link.

Uber is proud to be an Equal Opportunity/Affirmative Action employer. All qualified applicants will receive consideration for employment without regard to sex, gender identity, sexual orientation, race, color, religion, national origin, disability, protected Veteran status, age, or any other characteristic protected by law. We also consider qualified applicants regardless of criminal histories, consistent with legal requirements. If you have a disability or special need that requires accommodation, please let us know by completing this form.

En Español:

Ingeniero del personal superior de ML

Buscamos a un ingeniero ML de personal superior excepcional para liderar la innovadora innovación ML en la organización de Uber Driver Pricing. Este es un papel de alto impacto en el que diseñarás y construirás sistemas ML de próxima generación que optimizen directamente la eficiencia del mercado y las ganancias de los conductores para millones de conductores a nivel mundial. Abordarás algunos de los problemas más complejos en el aprendizaje automático aplicado: optimización de precios en tiempo real, equilibrio de oferta y demanda y modelado del comportamiento del conductor a una escala sin precedentes. Tu trabajo implicará técnicas de vanguardia que incluyen la excelencia causal, aprendizaje de refuerzo, teoría de juegos algorítmicos y optimización multiobjetiva para resolver problemas que no existen en ningún otro lugar de la industria. Como ingeniero de equipo ML que reporta directamente al Director de Ingeniería de Conducción, asesorarás directamente a los ingenieros técnicos, estrategias de suministro y modelos de comportamiento de la empresa de ingeniería ML a través de las transacciones de miles de millones de dólares que afectan directamente a la organización mientras se desarrollan las operaciones de ingenieros de motores de mercado.

Lo que harás

Liderazgo técnico y innovación

• Dirigir el diseño e implementación de sistemas avanzados de ML para algoritmos dinámicos de precios que sirven a millones de conductores en más de 70 países de todo el mundo
• Arquitecto de infraestructura ML en tiempo real que maneja decisiones de precios de 1M+ por segundo con requisitos de latencia inferiores a 50 ms
• Impulsar investigaciones innovadoras en ML causal, aprendizaje de refuerzo, teoría de juegos algorítmica y optimización multiobjetiva para la optimización del mercado con agentes estratégicos
• Ciclo de vida del modelo ML propio de extremo a extremo, desde la investigación hasta el despliegue de la producción y la optimización continua

Plataforma y arquitectura

• Construir una arquitectura ML escalable y sistemas de gestión de características que apoyen los precios del conductor y los equipos de mercado más amplios
• Marcos de experimentación de diseño que permitan probar rápidamente los algoritmos de fijación de precios utilizando A/B, Switchback, Control sintético y otras metodologías experimentales
• Establecer las mejores prácticas de ingeniería ML, monitoreo y excelencia operativa en toda la organización
• Crear abstracciones de la plataforma que permitan a otros ingenieros de ML iterar más rápido en los algoritmos de fijación de precios

Impacto interfuncional

• Socio con los equipos de Productos, Operaciones y Experiencia Ganadora para traducir los complejos requisitos empresariales en soluciones ML
• Colaborar con los equipos de Ingeniería y Ciencia del Mercado para producir investigaciones de vanguardia en materia de ML
• Trabajar con equipos de Ingeniería de Plataformas para garantizar que los sistemas ML cumplan con los estándares de fiabilidad y rendimiento
• Influir en las hoja de ruta técnica a través de múltiples equipos a través del liderazgo técnico y el pensamiento estratégico

Desarrollo en equipo

• Mentor y crecimiento de ingenieros superiores de ML, establecimiento de normas técnicas y cultura de ingeniería
• Dirigir discusiones técnicas y revisiones de arquitectura para sistemas ML complejos
• Impulsar el intercambio de conocimientos y la excelencia técnica en toda la organización de ingeniería Driver Pricing

Qualificaciones básicas

Doctorado en Ciencias de la Computación, Aprendizaje Automático, Investigación de Operaciones o campo cuantitativo relacionado O Maestría con más de 12 años de experiencia en la industria

Más de 10 años de experiencia en la construcción e implementación de modelos ML en entornos de producción a gran escala

Proficiencia a nivel de expertos en los marcos modernos de ML (TensorFlow, PyTorch, JAX) y plataformas informáticas distribuidas (Spark, Ray)

Profundos conocimientos especializados en múltiples ámbitos, incluidos: Aprendizaje profundo, inferencia causal, aprendizaje de refuerzo, optimización multiobjetivo, teoría de juegos algorítmica y sistemas de clasificación de anuncios / subastas a gran escala

El historial comprobado de los principales proyectos complejos de ML de la investigación a la producción con un impacto comercial medible significativo

Fuertes habilidades de programación en Python, Java o Go con experiencia en la construcción de sistemas ML de producción

Experiencia en ingeniería de características, servicio de modelos e infraestructura ML a escala (tratando millones de predicciones por segundo)

Experiencia en liderazgo técnico incluida la orientación de ingenieros superiores y la conducción de iniciativas técnicas entre equipos

Qualificaciones preferentes

Experiencia en ML en el mercado o en la plataforma bidireccional con una comprensión de la dinámica de la oferta y la demanda y los mecanismos de fijación de precios

Publicaciones o patentes en el aprendizaje automático aplicado, en particular en áreas relevantes para la optimización, la fijación de precios o la dinámica del mercado

Experiencia con las metodologías de inferencia causal y su aplicación a los problemas empresariales con efectos de red

Experiencia de aprendizaje reforzada en entornos de producción con optimización a largo plazo y consideraciones de agente estratégico

Experiencia en liderazgo técnico incluida la orientación de ingenieros superiores y la conducción de iniciativas técnicas entre equipos

Experiencia con sistemas ML en tiempo real que requieren una inferencia de baja latencia y un modelo de alto rendimiento

Antecedentes en economía, investigación de operaciones o disciplinas cuantitativas relacionadas con aplicación a los problemas del mercado

Experiencia con los sistemas de clasificación y subastas de anuncios con agentes estratégicos de licitación y optimización en tiempo real

Habilidades técnicas

Se requiere:

• Arquitecturas avanzadas de aprendizaje profundo y redes neuronales
• Arquitectura ML escalable y capacitación de modelos distribuidos
• Ingeniería de funciones y servicio de funciones en tiempo real
• Implementación, monitoreo y gestión del ciclo de vida del modelo ML
• Análisis estadístico y diseño experimental de sistemas ML
• Aprendizaje automático causal y metodologías de inferencia causal
• Aprendizaje de refuerzo y bandidos con múltiples armas
• Optimización multiobjetivo y eficiencia Pareto
• Teoría del juego algorítmico para el modelado de agentes estratégicos

Se prefiere:

• Sistemas de personalización y clasificación a escala
• Previsión de las series temporales y predicción de la demanda
• ML basado en gráficos para el modelado de efectos de red
• Experiencia con los sistemas de clasificación y subastas de anuncios

Para los roles basados en Nueva York, Nueva York: El rango de salario básico para este papel es de USD $ 257,000 por año - USD $ 285,500 por año. Para San Francisco, CA-basados roles: el rango base de salarios para este rol es USD $257,000 al año - US $285,500 al año.

Uber se enorgullece de ser un empleador de Equal Opportunity/Affirmative Action. Todos los solicitantes calificados recibirán consideración para el empleo sin importar el sexo, la identidad de género, la orientación sexual, la raza, el color, la religión, el origen nacional, la discapacidad, el estatus de Veteran protegido, la edad o cualquier otra característica protegida por la ley. También consideramos a los candidatos cualificados independientemente de sus antecedentes criminales, de acuerdo con los requisitos legales. Si usted tiene una discapacidad o una necesidad especial que requiere alojamiento, por favor háganoslo saber completando este formulario.