Pinterest je platforma za vizualno otkrivanje na kojoj ljudi pronalaze inspiraciju, spremaju ideje i organiziraju ih prema interesima, projektima i kupnji. Njegovo iskustvo objedinjuje personalizirane preporuke i vizualno pretraživanje tema poput uređenja doma, mode, recepata i događanja, a autorima i trgovcima pomaže dosegnuti publiku alatima za trgovinu i oglašavanje.
Voditelj inženjerstva strojnog učenja II, temelj sadržaja
Vodite Pinterestov tim za strojno učenje koji razvija sustave za razumijevanje sadržaja za Discovery, pretraživanje, rast i oglase. Određujete tehnički smjer skalabilne infrastrukture za LLM i VLM modele te usmjeravate međufunkcionalnu isporuku.
Opis
- Izgraditi, mentorirati i proširiti tim inženjera i primijenjenih znanstvenika koji rade na temeljnim signalima, infrastrukturi i sustavima za razumijevanje sadržaja za Discovery, pretraživanje, rast i oglase.
- Definirati dugoročnu tehničku strategiju za generiranje semantičkih signala, ponovno upotrebljive temeljne slojeve i skalabilnu infrastrukturu pokretanu modelima.
- Surađivati s proizvodnim timovima, podatkovnom znanošću i nizvodnim inženjerskim timovima kako bi se ostvario učinak diljem Pinteresta.
- Nadzirati isporuku projekata i komunikaciju s dionicima kroz planiranje plana rada, tehničke odluke, upravljanje rizicima i izvještavanje o napretku.
- Rješavati složene probleme u tehnologijama VLM i LLM, semantičkom razumijevanju sadržaja, ponovno upotrebljivim opisima i sažecima, propusnosti zaključivanja, svježini, učinkovitosti posluživanja, mjerenju učinka na nizvodne sustave te opsežnom praćenju, evaluaciji i otklanjanju pogrešaka.
Zahtjevi
- Najmanje 7 godina iskustva u industriji, uključujući 2 ili više godina upravljanja timovima.
- Magisterij iz računalnih znanosti, računalnog inženjerstva ili ekvivalentno profesionalno iskustvo.
- Publikacije na vodećim konferencijama o strojnom učenju i rudarenju podataka kao što su NeurIPS, ICML, KDD ili SIGIR.
- Iskustvo u treniranju i posluživanja LLM i VLM modela pomoću distribuiranih sustava velikih razmjera.
- Iskustvo u upotrebi distribuiranih alata za podatkovne cjevovode strojnog učenja kao što su Hadoop i Spark.
- Iskustvo u vođenju nejasnih inicijativa strojnog učenja za izgradnju, primjenu i poboljšanje generativnih AI modela za razumijevanje sadržaja i sustave preporuka.
- Dokazano tehničko vodstvo u području strojnog učenja i podatkovnih sustava.
- Iskustvo u određivanju smjera višekvartalnih planova rada koji obuhvaćaju modeliranje, podatkovne cjevovode i uvođenje u produkciju.
- Izvrsne međufunkcionalne komunikacijske i suradničke vještine.
Pogodnosti
- Mogućnost ostvarivanja prava na vlasničku naknadu.
- Fleksibilnost u načinu rada.
- Suradnja uživo jednom do dvaput po kvartalu.
- Jednake mogućnosti pri zapošljavanju i podrška za zdravstvene ili vjerske prilagodbe.