Pinterestは、ユーザーがインスピレーションを見つけ、アイデアを保存し、興味やプロジェクト、購入したいものに沿って整理できるビジュアル発見プラットフォームです。パーソナライズされたおすすめ機能とビジュアル検索を組み合わせ、インテリアデザイン、ファッション、レシピ、イベントなど幅広いテーマを扱っています。また、コマースツールや広告を通じて、クリエイターや小売業者がユーザーにリーチできるよう支援しています。
機械学習エンジニアリングマネージャー II、コンテンツ基盤
Pinterest の機械学習エンジニアリングチームを率い、発見、検索、成長、広告向けのコンテンツ理解システムを構築します。スケーラブルな LLM および VLM 基盤の技術方針を定め、部門横断のデリバリーをリードします。
仕事内容
- 発見、検索、成長、広告に向けた基盤的なコンテンツ理解シグナル、インフラ、システムに取り組むエンジニアと応用科学者のチームを構築、育成、拡大します。
- セマンティックシグナル生成、再利用可能な基盤レイヤー、スケーラブルなモデル駆動型インフラの長期的な技術戦略を定義します。
- プロダクト、データサイエンス、下流のエンジニアリングチームと協力し、Pinterest 全体にインパクトを届けます。
- ロードマップ策定、技術的意思決定、リスク管理、進捗報告を通じて、プロジェクトの遂行とステークホルダーとのコミュニケーションを統括します。
- VLM と LLM の技術、セマンティックなコンテンツ理解、再利用可能なキャプションと要約、推論スループット、鮮度、サービング効率、下流への影響測定、大規模な監視・評価・デバッグに関する複雑な課題を解決します。
応募要件
- 7年以上の業界経験（チーム管理経験2年以上を含む）。
- コンピューターサイエンス、コンピューターエンジニアリングの修士号、または同等の実務経験。
- NeurIPS、ICML、KDD、SIGIR など、主要な機械学習・データマイニング会議での論文発表実績。
- 大規模分散システムを使用して LLM および VLM モデルをトレーニングし、サービングした経験。
- Hadoop、Spark などの分散 ML データパイプラインツールの使用経験。
- コンテンツ理解および推薦システム向けに、生成 AI モデルを構築、適用、改善する曖昧性の高い機械学習イニシアチブをリードした経験。
- 機械学習およびデータシステムにおける技術リーダーシップの実績。
- モデリング、データパイプライン、本番化を対象とする複数四半期のロードマップの方向性を定めた経験。
- 優れた部門横断のコミュニケーションおよび協働スキル。
福利厚生
- 株式報酬の対象となる資格。
- 柔軟な勤務形態。
- 四半期に1〜2回の対面コラボレーション。
- 機会均等雇用、および医療上または宗教上の配慮への対応。