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Pinterest es una plataforma de descubrimiento visual donde las personas encuentran inspiración, guardan ideas y las organizan en torno a intereses, proyectos y compras. Su experiencia combina recomendaciones personalizadas y búsqueda visual sobre temas como el diseño de interiores, la moda, las recetas y los eventos, y también ayuda a creadores y minoristas a llegar a sus audiencias mediante herramientas de comercio y publicidad.

Gerente de Ingeniería de Machine Learning II, Fundación de Contenido

Lidera el equipo de ingeniería de machine learning de Pinterest que desarrolla sistemas de comprensión de contenido para Descubrimiento, Búsqueda, Crecimiento y Anuncios. Define la dirección técnica de una infraestructura escalable de LLM y VLM mientras guías la ejecución interfuncional.

Descripción

  • Forma, asesora y amplía un equipo de ingenieros y científicos aplicados que trabajan en señales, infraestructura y sistemas fundamentales para la comprensión de contenido en Descubrimiento, Búsqueda, Crecimiento y Anuncios.
  • Define la estrategia técnica a largo plazo para la generación de señales semánticas, capas fundacionales reutilizables e infraestructura escalable basada en modelos.
  • Colabora con los equipos de producto, ciencia de datos e ingeniería de sistemas posteriores para generar impacto en Pinterest.
  • Supervisa la entrega de proyectos y la comunicación con las partes interesadas mediante la planificación de hojas de ruta, la toma de decisiones técnicas, la gestión de riesgos y los informes de progreso.
  • Resuelve problemas complejos relacionados con tecnologías VLM y LLM, la comprensión semántica de contenido, subtítulos y resúmenes reutilizables, el rendimiento de inferencia, la actualización de datos, la eficiencia de servicio, la medición del impacto posterior y la monitorización, evaluación y depuración a gran escala.

Requisitos

  • Al menos 7 años de experiencia profesional, incluidos 2 o más años gestionando equipos.
  • Máster en informática, ingeniería informática o experiencia profesional equivalente.
  • Publicaciones en conferencias destacadas de machine learning y minería de datos, como NeurIPS, ICML, KDD o SIGIR.
  • Experiencia entrenando y sirviendo modelos LLM y VLM con sistemas distribuidos a gran escala.
  • Experiencia utilizando herramientas distribuidas para canalizaciones de datos de machine learning, como Hadoop y Spark.
  • Experiencia liderando iniciativas de machine learning ambiguas para crear, aplicar y mejorar modelos de IA generativa destinados a la comprensión de contenido y los sistemas de recomendación.
  • Liderazgo técnico demostrado en machine learning y sistemas de datos.
  • Experiencia estableciendo la dirección de hojas de ruta de varios trimestres que abarquen modelado, canalizaciones de datos y puesta en producción.
  • Sólidas habilidades de comunicación y colaboración interfuncional.

Beneficios

  • Elegibilidad para recibir compensación en acciones.
  • Flexibilidad en el modelo de trabajo.
  • Colaboración presencial una o dos veces por trimestre.
  • Empleo con igualdad de oportunidades y apoyo para adaptaciones médicas o religiosas.

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