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Pinterest ist eine visuelle Entdeckungsplattform, auf der Menschen Inspiration finden, Ideen speichern und sie nach Interessen, Projekten und Einkäufen organisieren. Das Nutzungserlebnis verbindet personalisierte Empfehlungen und visuelle Suche in Bereichen wie Wohndesign, Mode, Rezepten und Veranstaltungen. Zugleich unterstützt Pinterest Kreative und Händler dabei, mit Commerce-Tools und Werbung Zielgruppen zu erreichen.
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Stellen im Unternehmen

Senior Machine-Learning-Ingenieur bei Pinterest (Remote in Kalifornien)

Entwickle Deep-Learning- und Empfehlungssysteme, die Pinterest-Erlebnisse in Homefeed, Anzeigen, Wachstum, Shopping und Suche personalisieren. Verbessere Retrieval- und Machine-Learning-Modelle durch Experimente und Analysen großer Datenmengen.

USVereinigte StaatenCAKalifornien
246.916 $ – 332.012 $ / Jahr
RemoteVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischMachine-Learning-Ingenieur
JavaPython

Beschreibung

  • Entwickle Deep-Learning- und Machine-Learning-Technologien zur Personalisierung von Pinterest
  • Arbeite teamübergreifend bei Pinterest, um Modelle für Homefeed, Anzeigen, Wachstum, Shopping und Suche zu testen und zu verbessern
  • Setze datenbasierte Methoden und spezifische Datenmerkmale ein, um den Abruf geeigneter Kandidaten zu verbessern
  • Arbeite in einem dynamischen Umfeld mit Schwerpunkt auf Experimenten und Produkteinführungen
  • Verfolge Entwicklungen in der Forschung zu Empfehlungssystemen und in der Industriepraxis

Anforderungen

  • Promotion oder gleichwertiger ausländischer Abschluss in Informatik, Softwareentwicklung oder einem eng verwandten quantitativen Fachgebiet
  • Zwei Jahre Berufserfahrung in der ausgeschriebenen Position oder mindestens ein Jahr in der ausgeschriebenen Position beziehungsweise in einer verwandten Position in der Softwareentwicklung oder im Machine-Learning-Engineering
  • Mindestens ein Jahr Erfahrung mit Java zur Entwicklung skalierbarer, leistungsstarker Backend-Dienste für Echtzeit-Empfehlungspipelines
  • Mindestens ein Jahr Erfahrung in der Bewertung und Verbesserung von Machine-Learning-Modellen
  • Mindestens ein Jahr Erfahrung in der Entwicklung und Optimierung groß angelegter Empfehlungsalgorithmen
  • Mindestens ein Jahr Erfahrung mit der Anwendung natürlicher Sprachverarbeitung auf Empfehlungssysteme
  • Gute Kenntnisse in Python
  • Fähigkeit, analytische Probleme mit quantitativen Methoden zu lösen
  • Erfahrung mit der Anpassung standardmäßiger Machine-Learning-Techniken an parallele Umgebungen, einschließlich verteilter Cluster, Mehrkern-SMP oder GPUs
  • Kenntnisse in Algorithmen und Datenstrukturen
  • Kenntnisse in Signalverarbeitung
  • Kenntnisse im Data Mining
  • Erfahrung im Erfassen, Transformieren oder Analysieren komplexer, umfangreicher und hochdimensionaler Daten aus verschiedenen Quellen
  • Bewerber müssen in den Vereinigten Staaten ansässig sein

Zusatzleistungen

  • Anspruch auf Beteiligungsvergütung
  • Flexible Arbeitsmodelle
  • Telearbeit und/oder Remote-Arbeit möglich

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