Pinterest er en visuell oppdagelsesplattform der folk finner inspirasjon, lagrer ideer og organiserer dem etter interesser, prosjekter og kjøp. Tjenesten kombinerer personlige anbefalinger og visuelt søk innen temaer som boligdesign, mote, oppskrifter og arrangementer, samtidig som den hjelper kreatører og forhandlere med å nå målgrupper gjennom handelsverktøy og annonsering.
Senior maskinlæringsingeniør hos Pinterest (fjernarbeid i California)
Utvikle systemer for dyp læring og anbefalinger som tilpasser Pinterests opplevelser innen Homefeed, annonser, vekst, shopping og søk. Forbedre uthenting og maskinlæringsmodeller gjennom eksperimentering og analyse av data i stor skala.
USA
California246 916 $ – 332 012 $ / år
FjernarbeidHeltidSeniorPåkrevd Språk: engelskMaskinlæringsingeniørBeskrivelse
- Utvikle teknologi for dyp læring og maskinlæring som tilpasser Pinterest
- Samarbeid på tvers av Pinterests team for å teste og forbedre modeller for Homefeed, annonser, vekst, shopping og søk
- Bruk datadrevne metoder og særpreg ved dataene for å forbedre uthenting av kandidater
- Bidra i et raskt arbeidsmiljø med fokus på eksperimentering og produktlanseringer
- Følg utviklingen innen forskning på anbefalingssystemer og praksis i bransjen
Krav
- Doktorgrad eller utenlandsk tilsvarende grad innen informatikk, programvareteknikk eller et nært beslektet kvantitativt fagområde
- To års erfaring i den tilbudte rollen, eller minst ett års erfaring i den tilbudte rollen eller en beslektet stilling innen programvareteknikk eller maskinlæringsteknikk
- Minst ett års erfaring med å bruke Java til å bygge skalerbare backendtjenester med høy ytelse for anbefalingspipelines i sanntid
- Minst ett års erfaring med å evaluere og forbedre maskinlæringsmodeller
- Minst ett års erfaring med å utvikle og optimalisere storskala-anbefalingsalgoritmer
- Minst ett års erfaring med å bruke naturlig språkbehandling på anbefalingssystemer
- Gode ferdigheter i Python
- Evne til å løse analytiske problemer med kvantitative metoder
- Erfaring med å tilpasse standardteknikker for maskinlæring til parallelle miljøer, inkludert distribuerte klynger, flerkjernede SMP-systemer eller GPU-er
- Kunnskap om algoritmer og datastrukturer
- Kunnskap om signalbehandling
- Kunnskap om datautvinning
- Erfaring med å samle inn, transformere eller analysere komplekse data med høyt volum og høy dimensjonalitet fra ulike kilder
- Søkere må være basert i USA
Fordeler
- Mulighet til å kvalifisere for aksjebasert kompensasjon
- Fleksible arbeidsordninger
- Fjernarbeid og/eller telearbeid er tillatt