Senior Software Engineer, Machine Learning - Consumer ML Job at San Francisco St

Senior Machine Learning Engineer

Come help us build the world's most reliable on-demand, logistics engine for last-mile retail delivery! We're looking for an experienced machine learning engineer to help us develop modern growth and personalization models that power DoorDash's growing retail and grocery business.

About the Role

We're looking for a passionate applied machine learning expert to join our team. As a senior machine learning engineer, you'll be conceptualizing, designing, implementing, and validating algorithmic improvements to the growth and personalization experiences at the heart of our fast-growing grocery and retail delivery business. You will use our robust data and machine learning infrastructure to implement new ML solutions to make the consumer search experience more relevant, seamless, and delightful across grocery, convenience, and many other retail categories. You will demonstrate a strong command of production level machine learning, experience with solving end-user problems, and collaborate well with multi-disciplinary teams. You will report into the engineering manager on our personalization team. We expect this role to be hybrid with some time in-office and some time remote.

You're excited about this opportunity because you will

• Develop production machine learning solutions to build a world class personalized shopping experience for a diverse and expanding retail space
• Partner with engineering and product leaders to help shape the product roadmap applying ML
• Mentor junior team members, and lead cross functional pods to create collective impact

We're excited about you because you have

• 5+ years of industry experience developing machine learning models with business impact, and shipping ML solutions to production.
• M.S., or PhD. in Statistics, Computer Science, Math, Operations Research, Physics, Economics, or other quantitative field.
• Expertise in applied ML for causal inference and recommendation systems - both classical and deep learning based. Additional familiarity with explore/exploit/MAB algorithms & LLMs is a plus.
• Machine learning background in Python; experience with PyTorch or TensorFlow preferred.
• Ability to communicate technical details to nontechnical stakeholders.
• You keep the mission in mind, take ideas and help them grow using data and rigorous testing, show evidence of progress and then double down.
• Desire for impact with a growth-minded and collaborative mindset

Compensation: The successful candidate's starting pay will fall within the pay range listed below and is determined based on job-related factors including, but not limited to, skills, experience, qualifications, work location, and market conditions. Base salary is localized according to an employee's work location. Ranges are market-dependent and may be modified in the future. In addition to base salary, the compensation for this role includes opportunities for equity grants.

DoorDash cares about you and your overall well-being. That's why we offer a comprehensive benefits package to all regular employees, which includes a 401(k) plan with employer matching, 16 weeks of paid parental leave, wellness benefits, commuter benefits match, paid time off and paid sick leave in compliance with applicable laws (e.g. Colorado Healthy Families and Workplaces Act). DoorDash also offers medical, dental, and vision benefits, 11 paid holidays, disability and basic life insurance, family-forming assistance, and a mental health program, among others. To learn more about our benefits, visit our careers page.

Our Commitment to Diversity and Inclusion: We're committed to growing and empowering a more inclusive community within our company, industry, and cities. That's why we hire and cultivate diverse teams of people from all backgrounds, experiences, and perspectives. We believe that true innovation happens when everyone has room at the table and the tools, resources, and opportunity to excel. Statement of Non-Discrimination: In keeping with our beliefs and goals, no employee or applicant will face discrimination or harassment based on: race, color, ancestry, national origin, religion, age, gender, marital/domestic partner status, sexual orientation, gender identity or expression, disability status, or veteran status. Above and beyond discrimination and harassment based on "protected categories," we also strive to prevent other subtler forms of inappropriate behavior (i.e., stereotyping) from ever gaining a foothold in our office. Whether blatant or hidden, barriers to success have no place at DoorDash. We value a diverse workforce people who identify as women, non-binary or gender non-conforming, LGBTQIA+, American Indian or Native Alaskan, Black or African American, Hispanic or Latinx, Native Hawaiian or Other Pacific Islander, differently-abled, caretakers and parents, and veterans are strongly encouraged to apply. Thank you to the Level Playing Field Institute for this statement of non-discrimination. Pursuant to the San Francisco Fair Chance Ordinance, Los Angeles Fair Chance Initiative for Hiring Ordinance, and any other state or local hiring regulations, we will consider for employment any qualified applicant, including those with arrest and conviction records, in a manner consistent with the applicable regulation. If you need any accommodations, please inform your recruiting contact upon initial connection.

In Summary: Senior Machine Learning Engineer will be conceptualizing, designing, implementing, and validating algorithmic improvements to the growth and personalization experiences at the heart of our fast-growing grocery and retail delivery business . The successful candidate's starting pay will fall within the pay range listed below . DoorDash cares about you and your overall well-being .

En Español:

Ingeniero senior de aprendizaje automático

¡Venid a ayudarnos a construir el motor logístico más confiable del mundo para la entrega al por menor de última milla! Buscamos un ingeniero experimentado en aprendizaje automático que nos ayude a desarrollar modelos modernos de crecimiento y personalización que impulsen el creciente negocio minorista y alimentario de DoorDash.

Sobre el papel

Buscamos un apasionado experto en aprendizaje automático aplicado para unirse a nuestro equipo. Como ingeniero de aprendizaje automatico senior, usted conceptualizará, diseñará, implementará y validará mejoras algorítmicas en el crecimiento y la personalización de las experiencias que se encuentran en el corazón de nuestro negocio de entrega de comestibles y minoristas en rápido crecimiento. Utilizará nuestros datos robustos e infraestructura de machine learning para implementar nuevas soluciones ML para hacer que la experiencia de búsqueda del consumidor sea más relevante, fluida y deliciosa a través de los supermercados, conveniencia y muchas otras categorías minoristas.

Estás emocionado por esta oportunidad porque lo harás.

• Desarrollar soluciones de aprendizaje automático en producción para construir una experiencia de compra personalizada de clase mundial para un espacio minorista diverso y creciente
• Socio con los líderes de ingeniería y productos para ayudar a dar forma a la hoja de ruta del producto aplicando el ML
• Mentor a los miembros del equipo junior, y liderar las cápsulas interfuncionales para crear un impacto colectivo

Estamos emocionados por ti porque tienes

• 5+ años de experiencia en la industria desarrollando modelos de aprendizaje automático con impacto empresarial y enviando soluciones ML a la producción.
• M.S., o doctorado en Estadística, Ciencias de la Computación, Matemáticas, Investigación Operativa, Física, Economía u otro campo cuantitativo.
• La experiencia en el ML aplicado para sistemas de inferencia causal y recomendación, tanto clásicos como basados en aprendizaje profundo.
• Antecedentes de aprendizaje automático en Python; experiencia con PyTorch o TensorFlow es preferible.
• Capacidad para comunicar detalles técnicos a las partes interesadas no técnicas.
• Mantén la misión en mente, toma ideas y ayuda a crecer usando datos y pruebas rigurosas, muestra evidencia de progreso y luego dobla.
• Deseo de impacto con una mentalidad creciente y colaborativa

Compensación: El salario inicial del candidato exitoso se incluirá en el rango de remuneración que figura a continuación y se determinará sobre la base de factores relacionados con el trabajo, incluyendo pero no limitado a las habilidades, experiencia, calificaciones, ubicación laboral y condiciones del mercado.

DoorDash se preocupa por usted y su bienestar general. Por eso ofrecemos un paquete completo de beneficios a todos los empleados regulares, que incluye un plan 401 ((k) con ajuste del empleador, 16 semanas de licencia parental pagada, prestaciones para el bienestar, ventajas para viajeros, tiempo libre remunerado y licencia médica pagada en cumplimiento de las leyes aplicables (por ejemplo, la Ley sobre Familias Saludables y Lugares de Trabajo de Colorado).

Nuestro compromiso con la diversidad e inclusión: Estamos comprometidos a hacer crecer y empoderar una comunidad más inclusiva dentro de nuestra empresa, industria y ciudades. Es por eso que contratamos y cultivamos equipos diversos de personas de todos los orígenes, experiencias y perspectivas. Creemos que la verdadera innovación ocurre cuando todo el mundo tiene espacio en la mesa y las herramientas, recursos y oportunidad para sobresalir. Declaración de no discriminación: De acuerdo con nuestras creencias y objetivos, ningún empleado o solicitante enfrentará discriminación o acoso basado en: raza, color, ascendencia, origen nacional, religión, edad, género, estado de pareja matrimonial / doméstico, orientación sexual, sexo o expresión, condición de discapacidad o estatus veterano. De conformidad con la Ordenanza de San Francisco Fair Chance, Los Angeles Fair Chance Initiative for Hiring Ordinance y cualquier otra normativa estatal o local sobre contratación, consideraremos para el empleo a cualquier solicitante calificado, incluidos aquellos que tengan antecedentes de arresto y condena, de una manera consistente con la regulación aplicable.