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Ingeniero de software, plataforma GenAI
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Detalles
- Tipo de empleo
- Jornada completa
- Remoto
- No
- Empresa
- Deliveroo
Descripción
Traducido automáticamente de English. El texto original es el oficial. Traducción automática — se está preparando una más precisa.
Nuestra estructura global
Deliveroo ahora forma parte de DoorDash y reúne a equipos con un alcance, escala y ambición aún mayores. Dependiendo de su función, puede colaborar con compañeros de equipo, sistemas y líderes en DoorDash y Wolt. Juntos, estamos desbloqueando nuevas posibilidades como un equipo global.
Ingeniero de software, plataforma GenAI
Acerca del equipo
El equipo de la plataforma GenAI de Deliveroo se encuentra dentro de la plataforma de aprendizaje automático y construye la infraestructura compartida que ayuda a los equipos de DoorDash, Wolt y Deliveroo a llevar de forma segura productos, agentes, automatización y personalización con tecnología GenAI a producción. Nuestra misión es aumentar la velocidad del impacto empresarial de GenAI. Un pilar central de ese trabajo es ejecutar nosotros mismos LLM y VLM de peso abierto (como GLM, Qwen, Kimi y DeepSeek): servicio de GPU en tiempo real, inferencia por lotes de alto rendimiento y ajuste fino de GPU con escalado automático, lo que genera grandes ganancias en costos y latencia (por ejemplo, mil millones de incrustaciones produjeron aproximadamente 20 veces más baratos y los modelos visuales se ofrecieron aproximadamente un 72% más baratos). También poseemos superficies de plataforma central que incluyen LLM Gateway, Agent Gateway, infraestructura de evaluación, barreras de seguridad y atribución de costos.
Acerca del rol
Te unirás a un equipo pequeño y de alto apalancamiento que construye una infraestructura de producción para IA generativa en Deliveroo y DoorDash, con un enfoque principal en nuestra plataforma de modelos de peso abierto que abarca la inferencia y el ajuste: servicio de GPU en tiempo real, inferencia por lotes de alto rendimiento y ajuste de modelos. Trabajará en motores de inferencia y servicio de modelos, canalizaciones de capacitación y ajuste, escalado y utilización automática de GPU, canalizaciones por lotes, servicios backend y observabilidad. Este puesto es ideal para un ingeniero que disfruta superar la frontera costo/rendimiento de la inferencia de GPU y realizar ajustes en un área técnica en rápido movimiento donde las necesidades de productos, las capacidades de los modelos, los ecosistemas de proveedores y las compensaciones costo/rendimiento están evolucionando rápidamente.
Estás entusiasmado con esta oportunidad porque...
• Construir la infraestructura que ayude a los equipos de Deliveroo a trasladar las ideas GenAI del prototipo a la producción, aumentando la velocidad del impacto empresarial de la IA en toda la empresa.
• Trabaje en nuestra pila de servicios de pesos abiertos (puntos finales de GPU en tiempo real, inferencia por lotes de alto rendimiento y ajuste fino (SFT/DPO/LoRA)) junto con LLM Gateway, Agent Gateway, infraestructura de evaluaciones, barreras de seguridad y atribución de costos.
• Diseñe sistemas escalables y de alto rendimiento para servicio de modelos, inferencia por lotes, ajuste de escala automático de GPU y ajuste fino que impulsen casos de uso reales de automatización interna y de clientes.
• Impulsar la frontera de costo y latencia de la inferencia de GPU, convirtiendo trabajos por lotes que demoraban días en horas y reduciendo el costo de inferencia en múltiplos, al mismo tiempo que brinda a los equipos de productos una opción clara entre modelos de código abierto y de código cerrado con confiabilidad, respaldo, observabilidad y controles de costos integrados.
• Cree plataformas que admitan una experimentación rápida y al mismo tiempo cumplan con los estándares de producción en cuanto a latencia, escala, monitoreo, SLO, guías y excelencia operativa.
• Asóciese estrechamente con ingenieros de ML, ingenieros de productos, científicos de datos y equipos de plataformas en DoorDash, Wolt y Deliveroo para convertir las capacidades emergentes de GenAI en plataformas primitivas duraderas.
• Dar forma al futuro de la plataforma centralizada GenAI, incluidas direcciones emergentes como el aprendizaje por refuerzo (RLHF/RLVR), la optimización de agentes y otras técnicas post-capacitación y de agentes, permitiendo la próxima generación de productos, agentes, automatización y personalización impulsados por IA.
Estamos entusiasmados contigo porque tienes...
• Licenciatura, Maestría o Doctorado en Ciencias de la Computación o equivalente
• Más de 3 años de experiencia en la industria de ingeniería de software.
• Sólidos fundamentos de ingeniería backend, especialmente en Python y sistemas distribuidos.
• Experiencia en la creación de servicios de producción, API, canales de datos o infraestructura de aprendizaje automático a escala.
• Experiencia en sistemas operativos en producción, incluida la observabilidad, depuración, confiabilidad, respuesta a incidentes y optimización de rendimiento/costos.
• Experiencia práctica con inferencia LLM y/o ajuste fino de modelos de peso abierto en producción: servicio (latencia, rendimiento, procesamiento por lotes, escalamiento automático, utilización de GPU) y/o ajuste fino (SFT/DPO/LoRA).
• Capacidad para trabajar en áreas técnicas ambiguas y de rápido movimiento y convertir los casos de uso de los clientes en capacidades de plataforma reutilizables.
• Competencia en el uso de herramientas de codificación de IA (por ejemplo, Claude Code, Codex, Cursor) en todo el ciclo de vida del desarrollo de software, incluido el diseño, la generación de código, las pruebas, el monitoreo y el lanzamiento de software.
agradable tener
• Experiencia con motores de inferencia LLM y marcos de servicio (por ejemplo, vLLM, SGLang, TensorRT-LLM) en producción.
• Experiencia en canalizaciones de capacitación y ajuste distribuido/multinodo (SFT, DPO/RLHF, LoRA), incluida la preparación y evaluación de datos.
• Trabajo de rendimiento de GPU: inferencia distribuida/multinodo, optimización de memoria/caché KV, cuantificación (FP8/INT8/AWQ/GPTQ) o ajuste de rendimiento/arranque en frío
• Experiencia con Kubernetes, infraestructura en la nube (AWS/GCP), GPU, plataformas de GPU elásticas/sin servidor (por ejemplo, Modal) o sistemas por lotes de alto rendimiento.
• Experiencia con puertas de enlace LLM, enrutamiento de modelos, abstracción de proveedores o atribución de costos.
• Experiencia en la creación de plataformas de desarrollo, plataformas internas o infraestructura de autoservicio.
• Experiencia en la creación e implementación de agentes de IA o servidores MCP en producción.
• Experiencia con sistemas de evaluación, observabilidad LLM, rastreo, RAG, búsqueda o bases de datos vectoriales…
Fuente: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/deliveroo/software-engineer-genai-platform-london-481615)
Deliveroo ahora forma parte de DoorDash y reúne a equipos con un alcance, escala y ambición aún mayores. Dependiendo de su función, puede colaborar con compañeros de equipo, sistemas y líderes en DoorDash y Wolt. Juntos, estamos desbloqueando nuevas posibilidades como un equipo global.
Ingeniero de software, plataforma GenAI
Acerca del equipo
El equipo de la plataforma GenAI de Deliveroo se encuentra dentro de la plataforma de aprendizaje automático y construye la infraestructura compartida que ayuda a los equipos de DoorDash, Wolt y Deliveroo a llevar de forma segura productos, agentes, automatización y personalización con tecnología GenAI a producción. Nuestra misión es aumentar la velocidad del impacto empresarial de GenAI. Un pilar central de ese trabajo es ejecutar nosotros mismos LLM y VLM de peso abierto (como GLM, Qwen, Kimi y DeepSeek): servicio de GPU en tiempo real, inferencia por lotes de alto rendimiento y ajuste fino de GPU con escalado automático, lo que genera grandes ganancias en costos y latencia (por ejemplo, mil millones de incrustaciones produjeron aproximadamente 20 veces más baratos y los modelos visuales se ofrecieron aproximadamente un 72% más baratos). También poseemos superficies de plataforma central que incluyen LLM Gateway, Agent Gateway, infraestructura de evaluación, barreras de seguridad y atribución de costos.
Acerca del rol
Te unirás a un equipo pequeño y de alto apalancamiento que construye una infraestructura de producción para IA generativa en Deliveroo y DoorDash, con un enfoque principal en nuestra plataforma de modelos de peso abierto que abarca la inferencia y el ajuste: servicio de GPU en tiempo real, inferencia por lotes de alto rendimiento y ajuste de modelos. Trabajará en motores de inferencia y servicio de modelos, canalizaciones de capacitación y ajuste, escalado y utilización automática de GPU, canalizaciones por lotes, servicios backend y observabilidad. Este puesto es ideal para un ingeniero que disfruta superar la frontera costo/rendimiento de la inferencia de GPU y realizar ajustes en un área técnica en rápido movimiento donde las necesidades de productos, las capacidades de los modelos, los ecosistemas de proveedores y las compensaciones costo/rendimiento están evolucionando rápidamente.
Estás entusiasmado con esta oportunidad porque...
• Construir la infraestructura que ayude a los equipos de Deliveroo a trasladar las ideas GenAI del prototipo a la producción, aumentando la velocidad del impacto empresarial de la IA en toda la empresa.
• Trabaje en nuestra pila de servicios de pesos abiertos (puntos finales de GPU en tiempo real, inferencia por lotes de alto rendimiento y ajuste fino (SFT/DPO/LoRA)) junto con LLM Gateway, Agent Gateway, infraestructura de evaluaciones, barreras de seguridad y atribución de costos.
• Diseñe sistemas escalables y de alto rendimiento para servicio de modelos, inferencia por lotes, ajuste de escala automático de GPU y ajuste fino que impulsen casos de uso reales de automatización interna y de clientes.
• Impulsar la frontera de costo y latencia de la inferencia de GPU, convirtiendo trabajos por lotes que demoraban días en horas y reduciendo el costo de inferencia en múltiplos, al mismo tiempo que brinda a los equipos de productos una opción clara entre modelos de código abierto y de código cerrado con confiabilidad, respaldo, observabilidad y controles de costos integrados.
• Cree plataformas que admitan una experimentación rápida y al mismo tiempo cumplan con los estándares de producción en cuanto a latencia, escala, monitoreo, SLO, guías y excelencia operativa.
• Asóciese estrechamente con ingenieros de ML, ingenieros de productos, científicos de datos y equipos de plataformas en DoorDash, Wolt y Deliveroo para convertir las capacidades emergentes de GenAI en plataformas primitivas duraderas.
• Dar forma al futuro de la plataforma centralizada GenAI, incluidas direcciones emergentes como el aprendizaje por refuerzo (RLHF/RLVR), la optimización de agentes y otras técnicas post-capacitación y de agentes, permitiendo la próxima generación de productos, agentes, automatización y personalización impulsados por IA.
Estamos entusiasmados contigo porque tienes...
• Licenciatura, Maestría o Doctorado en Ciencias de la Computación o equivalente
• Más de 3 años de experiencia en la industria de ingeniería de software.
• Sólidos fundamentos de ingeniería backend, especialmente en Python y sistemas distribuidos.
• Experiencia en la creación de servicios de producción, API, canales de datos o infraestructura de aprendizaje automático a escala.
• Experiencia en sistemas operativos en producción, incluida la observabilidad, depuración, confiabilidad, respuesta a incidentes y optimización de rendimiento/costos.
• Experiencia práctica con inferencia LLM y/o ajuste fino de modelos de peso abierto en producción: servicio (latencia, rendimiento, procesamiento por lotes, escalamiento automático, utilización de GPU) y/o ajuste fino (SFT/DPO/LoRA).
• Capacidad para trabajar en áreas técnicas ambiguas y de rápido movimiento y convertir los casos de uso de los clientes en capacidades de plataforma reutilizables.
• Competencia en el uso de herramientas de codificación de IA (por ejemplo, Claude Code, Codex, Cursor) en todo el ciclo de vida del desarrollo de software, incluido el diseño, la generación de código, las pruebas, el monitoreo y el lanzamiento de software.
agradable tener
• Experiencia con motores de inferencia LLM y marcos de servicio (por ejemplo, vLLM, SGLang, TensorRT-LLM) en producción.
• Experiencia en canalizaciones de capacitación y ajuste distribuido/multinodo (SFT, DPO/RLHF, LoRA), incluida la preparación y evaluación de datos.
• Trabajo de rendimiento de GPU: inferencia distribuida/multinodo, optimización de memoria/caché KV, cuantificación (FP8/INT8/AWQ/GPTQ) o ajuste de rendimiento/arranque en frío
• Experiencia con Kubernetes, infraestructura en la nube (AWS/GCP), GPU, plataformas de GPU elásticas/sin servidor (por ejemplo, Modal) o sistemas por lotes de alto rendimiento.
• Experiencia con puertas de enlace LLM, enrutamiento de modelos, abstracción de proveedores o atribución de costos.
• Experiencia en la creación de plataformas de desarrollo, plataformas internas o infraestructura de autoservicio.
• Experiencia en la creación e implementación de agentes de IA o servidores MCP en producción.
• Experiencia con sistemas de evaluación, observabilidad LLM, rastreo, RAG, búsqueda o bases de datos vectoriales…
Fuente: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/deliveroo/software-engineer-genai-platform-london-481615)
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Fuente: Deliveroo
Ubicación
London, Reino Unido
Publicación proporcionada por Deliveroo.
