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.
Ingeniero sénior de aprendizaje automático en Pinterest (remoto en California)
Desarrolla sistemas de aprendizaje profundo y recomendación que personalicen las experiencias de Pinterest en Inicio, Anuncios, Crecimiento, Compras y Búsqueda. Mejora los modelos de recuperación y aprendizaje automático mediante experimentación y análisis de datos a gran escala.
Descripción
- Desarrollar tecnologías de aprendizaje profundo y aprendizaje automático que personalicen Pinterest
- Colaborar con equipos de Pinterest para probar y mejorar modelos para Inicio, Anuncios, Crecimiento, Compras y Búsqueda
- Aplicar técnicas basadas en datos y características distintivas de los datos para mejorar la recuperación de candidatos
- Contribuir en un entorno dinámico centrado en la experimentación y el lanzamiento de productos
- Seguir los avances en investigación sobre sistemas de recomendación y las prácticas del sector
Requisitos
- Doctorado o equivalente extranjero en Ciencias de la Computación, Ingeniería de Software o un campo cuantitativo estrechamente relacionado
- Dos años de experiencia en el puesto ofrecido, o al menos un año en el puesto ofrecido o en un puesto relacionado de ingeniería de software o ingeniería de aprendizaje automático
- Al menos un año de experiencia utilizando Java para crear servicios backend escalables y de alto rendimiento para flujos de recomendación en tiempo real
- Al menos un año de experiencia evaluando y mejorando modelos de aprendizaje automático
- Al menos un año de experiencia desarrollando y optimizando algoritmos de recomendación a gran escala
- Al menos un año de experiencia aplicando procesamiento del lenguaje natural a sistemas de recomendación
- Dominio de Python
- Capacidad para resolver problemas analíticos mediante métodos cuantitativos
- Experiencia adaptando técnicas estándar de aprendizaje automático a entornos paralelos, incluidos clústeres distribuidos, sistemas SMP multinúcleo o GPU
- Conocimientos de algoritmos y estructuras de datos
- Conocimientos de procesamiento de señales
- Conocimientos de minería de datos
- Experiencia recopilando, transformando o analizando datos complejos, de gran volumen y alta dimensionalidad procedentes de diversas fuentes
- Los candidatos deben residir en Estados Unidos
Beneficios
- Elegibilidad para recibir compensación en acciones
- Modalidades de trabajo flexibles
- Se permite el teletrabajo o el trabajo remoto