Ang Pinterest ay isang visual discovery platform kung saan nakakahanap ng inspirasyon ang mga tao, nagse-save ng mga ideya, at inaayos ang mga ito ayon sa mga interes, proyekto, at bibilhin. Pinagsasama ng karanasan nito ang mga personalisadong rekomendasyon at visual search sa mga paksang gaya ng disenyo ng bahay, fashion, mga recipe, at mga kaganapan, habang tinutulungan din ang mga creator at retailer na maabot ang mga audience sa pamamagitan ng mga tool para sa commerce at advertising.
Inhinyero ng Machine Learning II sa Pinterest (Remote na Trabaho sa California)
Bumuo ng deep-learning personalization para sa Homefeed, Ads, Shopping, at Search ng Pinterest. Pagandahin ang retrieval, mga sistema ng rekomendasyon, at pag-unawa sa content gamit ang machine learning at mga LLM.
Paglalarawan
- Bumuo ng teknolohiya sa personalization gamit ang mga pagsulong sa deep learning at machine learning
- Makipagtulungan sa buong Pinterest upang subukan at pagandahin ang mga modelo para sa Homefeed, Ads, Growth, Shopping, at Search
- Gumamit ng mga teknik na batay sa datos at datos ng Pinterest upang pagandahin ang candidate retrieval
- Suportahan ang mabilis na pag-eeksperimento at mga paglulunsad ng produktong may malaking epekto
- Subaybayan ang mga pag-unlad sa mga sistema ng rekomendasyon
- Gumamit ng malalaking modelo ng wika upang palakasin ang pag-unawa sa content
Mga Kinakailangan
- Master’s degree, o katumbas na dayuhang kwalipikasyon, sa Computer Science, Data Science, Business Analytics, Engineering, o malapit na kaugnay na quantitative field
- Hindi bababa sa tatlong taong karanasan sa inaalok na posisyon o kaugnay na trabaho
- Hindi bababa sa dalawang taong karanasan sa user modeling
- Hindi bababa sa dalawang taong karanasan sa personalization
- Hindi bababa sa dalawang taong karanasan sa recommender systems
- Hindi bababa sa dalawang taong karanasan sa search at ranking
- Hindi bababa sa dalawang taong karanasan sa natural language processing
- Hindi bababa sa dalawang taong karanasan sa reinforcement learning
- Hindi bababa sa dalawang taong karanasan sa graph representation learning
- Hindi bababa sa dalawang taong praktikal na karanasan sa pagbuo ng mga data processing pipeline
- Hindi bababa sa dalawang taong karanasan sa Hadoop at Spark
- Hindi bababa sa dalawang taong karanasan sa retrieval targeting
- Hindi bababa sa dalawang taong karanasan sa paggamit ng mga kasalukuyang pagsulong sa deep learning at machine learning
- Hindi bababa sa dalawang taong karanasan sa pagpapahusay ng mga machine learning model sa iba’t ibang product surface
- Tinatanggap ang anumang angkop na kombinasyon ng edukasyon, pagsasanay, at karanasan
- Dapat nakabase ang mga aplikante sa United States
Mga Benepisyo
- Pagiging kwalipikado para sa equity
- Opsyon na magtrabaho nang remote nang full time
- Mga flexible na kaayusan sa trabaho
- Pantay na oportunidad at pagsasaalang-alang sa pagtatrabahong sumusunod sa batas
- Suporta para sa mga medical o religious accommodation sa proseso ng aplikasyon