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Pinterest è una piattaforma di scoperta visiva dove le persone trovano ispirazione, salvano idee e le organizzano in base ai propri interessi, progetti e acquisti. La sua esperienza combina consigli personalizzati e ricerca visiva su temi come arredamento, moda, ricette ed eventi, aiutando inoltre creator e rivenditori a raggiungere il pubblico attraverso strumenti per il commercio e la pubblicità.

Responsabile dell’ingegneria del machine learning II, Fondamenta dei contenuti

Guida il team di ingegneria del machine learning di Pinterest che sviluppa sistemi di comprensione dei contenuti per Scoperta, Ricerca, Crescita e Annunci. Definisci la direzione tecnica di un’infrastruttura scalabile per LLM e VLM guidando al contempo la realizzazione interfunzionale.

Descrizione

  • Costruisci, affianca e amplia un team di ingegneri e scienziati applicati che lavorano su segnali, infrastrutture e sistemi fondamentali per la comprensione dei contenuti in Scoperta, Ricerca, Crescita e Annunci.
  • Definisci la strategia tecnica a lungo termine per la generazione di segnali semantici, livelli fondamentali riutilizzabili e infrastrutture scalabili basate su modelli.
  • Collabora con i team di prodotto, data science e ingegneria downstream per generare un impatto in tutta Pinterest.
  • Supervisiona la realizzazione dei progetti e la comunicazione con gli stakeholder attraverso la pianificazione delle roadmap, le decisioni tecniche, la gestione dei rischi e i report sui progressi.
  • Risolvi problemi complessi relativi alle tecnologie VLM e LLM, alla comprensione semantica dei contenuti, a didascalie e riepiloghi riutilizzabili, al throughput dell’inferenza, all’aggiornamento, all’efficienza di distribuzione, alla misurazione dell’impatto downstream e al monitoraggio, alla valutazione e al debugging su larga scala.

Requisiti

  • Almeno 7 anni di esperienza nel settore, inclusi 2 o più anni nella gestione di team.
  • Laurea magistrale in informatica, ingegneria informatica o esperienza professionale equivalente.
  • Pubblicazioni in conferenze di primo piano sul machine learning e il data mining, come NeurIPS, ICML, KDD o SIGIR.
  • Esperienza nell’addestramento e nella distribuzione di modelli LLM e VLM con sistemi distribuiti su larga scala.
  • Esperienza nell’utilizzo di strumenti distribuiti per pipeline di dati di machine learning, come Hadoop e Spark.
  • Esperienza nella guida di iniziative di machine learning ambigue per creare, applicare e migliorare modelli di IA generativa destinati alla comprensione dei contenuti e ai sistemi di raccomandazione.
  • Leadership tecnica comprovata nell’ambito del machine learning e dei sistemi di dati.
  • Esperienza nel definire la direzione di roadmap pluritrimestrali che coprano modellazione, pipeline di dati e messa in produzione.
  • Forti capacità di comunicazione e collaborazione interfunzionale.

Benefit

  • Idoneità a ricevere una compensazione in azioni.
  • Flessibilità nel modello di lavoro.
  • Collaborazione in presenza una o due volte per trimestre.
  • Pari opportunità di impiego e supporto per sistemazioni mediche o religiose.

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