Pinterest est une plateforme de découverte visuelle où les utilisateurs trouvent de l’inspiration, enregistrent des idées et les organisent autour de leurs centres d’intérêt, de leurs projets et de leurs achats. Son expérience associe des recommandations personnalisées et une recherche visuelle sur des sujets comme la décoration intérieure, la mode, les recettes et les événements, tout en aidant les créateurs et les détaillants à toucher leur audience grâce à des outils de commerce et de publicité.
Ingénieur senior en apprentissage automatique chez Pinterest (télétravail en Californie)
Développer des systèmes d’apprentissage profond et de recommandation qui personnalisent les expériences Pinterest sur l’accueil, les publicités, la croissance, les achats et la recherche. Améliorer les modèles de récupération et d’apprentissage automatique grâce à l’expérimentation et à l’analyse de données à grande échelle.
Description
- Développer des technologies d’apprentissage profond et d’apprentissage automatique qui personnalisent Pinterest
- Collaborer avec les équipes de Pinterest pour tester et améliorer les modèles liés à l’accueil, aux publicités, à la croissance, aux achats et à la recherche
- Appliquer des techniques fondées sur les données et les caractéristiques particulières des données afin d’améliorer la récupération des candidats
- Contribuer dans un environnement dynamique axé sur l’expérimentation et les lancements de produits
- Suivre les avancées de la recherche et des pratiques du secteur en matière de systèmes de recommandation
Exigences
- Doctorat ou équivalent étranger en informatique, en génie logiciel ou dans un domaine quantitatif étroitement lié
- Deux ans d’expérience dans le poste proposé, ou au moins un an dans le poste proposé ou dans un poste connexe d’ingénierie logicielle ou d’ingénierie en apprentissage automatique
- Au moins un an d’expérience avec Java pour créer des services backend évolutifs et hautement performants destinés à des pipelines de recommandation en temps réel
- Au moins un an d’expérience dans l’évaluation et l’amélioration de modèles d’apprentissage automatique
- Au moins un an d’expérience dans le développement et l’optimisation d’algorithmes de recommandation à grande échelle
- Au moins un an d’expérience dans l’application du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation
- Maîtrise de Python
- Capacité à résoudre des problèmes analytiques à l’aide de méthodes quantitatives
- Expérience dans l’adaptation de techniques standard d’apprentissage automatique à des environnements parallèles, notamment des clusters distribués, des systèmes SMP multicœurs ou des GPU
- Connaissance des algorithmes et des structures de données
- Connaissance du traitement du signal
- Connaissance de l’exploration de données
- Expérience dans la collecte, la transformation ou l’analyse de données complexes, volumineuses et à haute dimension provenant de sources diverses
- Les candidats doivent être basés aux États-Unis
Avantages
- Éligibilité à une rémunération en actions
- Modalités de travail flexibles
- Télétravail et/ou travail à distance autorisés