Pinterest е платформа за визуално откриване, където хората намират вдъхновение, запазват идеи и ги организират според интереси, проекти и покупки. Платформата съчетава персонализирани препоръки и визуално търсене по теми като интериорен дизайн, мода, рецепти и събития, като същевременно помага на създателите и търговците да достигат до аудитория чрез инструменти за търговия и реклама.
Мениджър II на инженерния екип по машинно обучение, основа на съдържанието
Ръководите инженерния екип на Pinterest за машинно обучение, който изгражда системи за разбиране на съдържанието за Discovery, търсене, растеж и реклами. Определяте техническата посока за мащабируема LLM и VLM инфраструктура и насочвате междуфункционалното изпълнение.
Описание
- Изграждате, наставлявате и разширявате екип от инженери и приложни учени, които работят по базови сигнали, инфраструктура и системи за разбиране на съдържанието за Discovery, търсене, растеж и реклами.
- Определяте дългосрочната техническа стратегия за генериране на семантични сигнали, многократно използваеми базови слоеве и мащабируема инфраструктура, управлявана от модели.
- Сътрудничите с продуктовите екипи, екипите по наука за данните и последващите инженерни екипи за постигане на резултати в Pinterest.
- Ръководите изпълнението на проектите и комуникацията със заинтересованите страни чрез планиране на пътната карта, технически решения, управление на риска и отчитане на напредъка.
- Решавате сложни проблеми в областта на VLM и LLM технологиите, семантичното разбиране на съдържанието, многократно използваемите надписи и резюмета, пропускателната способност на инференцията, актуалността, ефективността на обслужването, измерването на въздействието върху последващите системи и мащабното наблюдение, оценяване и отстраняване на грешки.
Изисквания
- Най-малко 7 години професионален опит, включително 2 или повече години управление на екипи.
- Магистърска степен по компютърни науки, компютърно инженерство или еквивалентен професионален опит.
- Публикации на водещи конференции по машинно обучение и извличане на знания от данни, като NeurIPS, ICML, KDD или SIGIR.
- Опит в обучението и обслужването на LLM и VLM модели с помощта на разпределени системи в голям мащаб.
- Опит с използването на разпределени инструменти за ML конвейери от данни, като Hadoop и Spark.
- Опит в ръководенето на неясни инициативи в областта на машинното обучение за изграждане, прилагане и подобряване на генеративни AI модели за разбиране на съдържанието и системи за препоръки.
- Доказано техническо лидерство в областта на машинното обучение и системите за данни.
- Опит в определянето на посока за пътни карти за няколко тримесечия, обхващащи моделиране, конвейери от данни и внедряване в продукция.
- Силни умения за междуфункционална комуникация и сътрудничество.
Придобивки
- Възможност за получаване на дялово възнаграждение.
- Гъвкавост на работния модел.
- Присъствено сътрудничество веднъж или два пъти на тримесечие.
- Равни възможности за заетост и подкрепа за медицински или религиозни адаптации.