Yazılım Mühendisi, GenAI Platformu

Global Yapımız

Deliveroo artık DoorDash'in bir parçası ve daha geniş erişime, ölçeğe ve hırsa sahip ekipleri bir araya getiriyor. Rolünüze bağlı olarak DoorDash ve Wolt'taki ekip arkadaşlarınızla, sistemlerle ve liderlerle işbirliği yapabilirsiniz. Birlikte, küresel bir ekip olarak yeni olanakların kilidini açıyoruz.

Yazılım Mühendisi, GenAI Platformu

Takım Hakkında
Deliveroo'nun GenAI Platform ekibi, Makine Öğrenim Platformu içinde yer alır ve DoorDash, Wolt ve Deliveroo ekiplerinin GenAI destekli ürünleri, aracıları, otomasyonu ve kişiselleştirmeyi güvenli bir şekilde üretime getirmesine yardımcı olan ortak altyapıyı oluşturur. Misyonumuz GenAI'nin iş etkisinin hızını artırmaktır. Bu çalışmanın temel direği, sınır açık LLM'leri ve VLM'leri (GLM, Qwen, Kimi ve DeepSeek gibi) kendimiz çalıştırmaktır (gerçek zamanlı GPU hizmeti, yüksek verimli toplu çıkarım ve otomatik ölçeklendirme GPU'larında ince ayar). Ayrıca LLM Ağ Geçidi, Ajan Ağ Geçidi, değerlendirme altyapısı, korkuluklar ve maliyet ilişkilendirme gibi temel platform yüzeylerine de sahibiz.

Rol Hakkında
Deliveroo ve DoorDash'te Üretken Yapay Zeka için üretim altyapısı oluşturan, çıkarım ve ince ayarı kapsayan açık ağırlık model platformumuza odaklanan küçük, yüksek kaldıraçlı bir ekip oluşturma ekibine katılacaksınız: gerçek zamanlı GPU hizmeti, yüksek verimli toplu çıkarım ve model ince ayarı. Model sunma ve çıkarım motorları, ince ayar ve eğitim işlem hatları, GPU otomatik ölçeklendirme ve kullanımı, toplu işlem hatları, arka uç hizmetleri ve gözlemlenebilirlik üzerinde çalışacaksınız. Bu rol, ürün ihtiyaçlarının, model özelliklerinin, satıcı ekosistemlerinin ve maliyet/performans değişimlerinin hızla geliştiği hızlı hareket eden bir teknik alanda GPU çıkarımının maliyet/performans sınırını zorlamaktan ve ince ayar yapmaktan hoşlanan bir mühendis için idealdir.

Bu fırsat sizi heyecanlandırıyor çünkü…

• Deliveroo ekiplerinin GenAI fikirlerini prototipten üretime taşımasına yardımcı olacak altyapıyı oluşturun ve şirket genelinde yapay zekanın iş etkisinin hızını artırın.

• LLM Ağ Geçidi, Ajan Ağ Geçidi, değerlendirme altyapısı, korkuluklar ve maliyet ilişkilendirme ile birlikte açık ağırlık hizmet yığınımız (gerçek zamanlı GPU uç noktaları, yüksek verimli toplu çıkarım ve ince ayar (SFT/DPO/LoRA)) üzerinde çalışın.

• Gerçek müşteri ve dahili otomasyon kullanım örneklerini güçlendiren model sunumu, toplu çıkarım, GPU otomatik ölçeklendirme ve ince ayar için ölçeklenebilir, yüksek performanslı sistemler tasarlayın

• GPU çıkarımının maliyet ve gecikme sınırlarını zorlayın - günler süren toplu işleri saatlere dönüştürün ve çıkarım maliyetini kat kat azaltın - aynı zamanda ürün ekiplerine yerleşik güvenilirlik, geri dönüş, gözlemlenebilirlik ve maliyet kontrolleri ile açık ağırlık ve kapalı kaynak modeller arasında temiz bir seçim verin.

• Gecikme, ölçek, izleme, SLO'lar, oyun kitapları ve operasyonel mükemmellik için üretim standartlarını karşılarken hızlı denemeleri destekleyen platformlar oluşturun.

• Yeni ortaya çıkan GenAI yeteneklerini dayanıklı platform temellerine dönüştürmek için DoorDash, Wolt ve Deliveroo'daki makine öğrenimi mühendisleri, ürün mühendisleri, veri bilimcileri ve platform ekipleriyle yakın işbirliği yapın.

• Takviyeli öğrenme (RLHF/RLVR), temsilci optimizasyonu ve diğer eğitim sonrası ve aracılı teknikler gibi yeni ortaya çıkan yönler de dahil olmak üzere merkezi GenAI platformunun geleceğini şekillendirin ve yeni nesil yapay zeka destekli ürünler, aracılar, otomasyon ve kişiselleştirmeyi mümkün kılın.

Senin için heyecanlıyız çünkü sen…

• Bilgisayar Bilimleri veya eşdeğeri alanında Lisans, Yüksek Lisans veya Doktora

• Yazılım mühendisliğinde 3 yılı aşkın endüstri deneyimi

• Özellikle Python ve dağıtılmış sistemlerde güçlü arka uç mühendisliği temelleri.

• Büyük ölçekte üretim hizmetleri, API'ler, veri hatları veya makine öğrenimi altyapısı oluşturma deneyimini yaşayın.

• Gözlemlenebilirlik, hata ayıklama, güvenilirlik, olay müdahalesi ve performans/maliyet optimizasyonu dahil olmak üzere üretimdeki işletim sistemlerini deneyimleyin.

• Üretimde açık ağırlıklı modellerin LLM çıkarımı ve/veya ince ayarı - sunma (gecikme, verim, toplu işlem, otomatik ölçeklendirme, GPU kullanımı) ve/veya ince ayar (SFT/DPO/LoRA) konusunda uygulamalı deneyim.

• Belirsiz, hızlı gelişen teknik alanlarda çalışma ve müşteri kullanım örneklerini yeniden kullanılabilir platform yeteneklerine dönüştürme becerisi

• Yazılım tasarlama, kod oluşturma, test etme, izleme ve yayınlama dahil olmak üzere tüm yazılım geliştirme yaşam döngüsünde yapay zeka kodlama araçlarını (ör. Claude Code, Codex, Cursor) kullanma yeterliliği

Sahip olmak güzel

• Üretimde LLM çıkarım motorları ve hizmet çerçeveleri (örn. vLLM, SGLang, TensorRT-LLM) konusunda deneyim

• Veri hazırlama ve değerlendirme de dahil olmak üzere dağıtılmış/çok düğümlü ince ayar ve eğitim hatları (SFT, DPO/RLHF, LoRA) deneyimi

• GPU performans çalışması — çok düğümlü/dağıtılmış çıkarım, KV önbellek/bellek optimizasyonu, niceleme (FP8/INT8/AWQ/GPTQ) veya soğuk başlatma/verim oranı ayarı

• Kubernetes, bulut altyapısı (AWS/GCP), GPU'lar, sunucusuz/esnek GPU platformları (ör. Modal) veya yüksek verimli toplu sistemler konusunda deneyim

• LLM ağ geçitleri, model yönlendirme, satıcı soyutlaması veya maliyet ilişkilendirme konusunda deneyim

• Geliştirici platformları, dahili platformlar veya self servis altyapı oluşturma deneyimi

• Üretimde yapay zeka aracıları veya MCP sunucuları oluşturma ve dağıtma deneyimi

• Değerlendirme sistemleri, LLM gözlemlenebilirliği, izleme, RAG, arama veya vektör veritabanları konusunda deneyim…

Kaynak: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/deliveroo/software-engineer-genai-platform-london-481615)