Pinterest — это визуальная платформа для поиска идей, где люди находят вдохновение, сохраняют идеи и организуют их по интересам, проектам и покупкам. Платформа объединяет персонализированные рекомендации и визуальный поиск по таким темам, как дизайн интерьера, мода, рецепты и мероприятия, а также помогает авторам и розничным продавцам находить аудиторию с помощью инструментов для электронной торговли и рекламы.
Руководитель инженерной группы по машинному обучению II, контентная основа
Руководите командой инженеров по машинному обучению Pinterest, создающей системы понимания контента для Discovery, поиска, роста и рекламы. Определяйте техническое направление масштабируемой инфраструктуры на базе LLM и VLM и координируйте межфункциональную реализацию.
Описание
- Создавайте, развивайте и расширяйте команду инженеров и прикладных исследователей, работающих над базовыми сигналами понимания контента, инфраструктурой и системами для Discovery, поиска, роста и рекламы.
- Определяйте долгосрочную техническую стратегию генерации семантических сигналов, повторно используемых базовых слоёв и масштабируемой инфраструктуры на основе моделей.
- Сотрудничайте с командами продукта, специалистов по анализу данных и смежной инженерии для достижения результатов во всех направлениях Pinterest.
- Контролируйте реализацию проектов и коммуникацию со стейкхолдерами посредством планирования дорожной карты, принятия технических решений, управления рисками и подготовки отчётов о ходе работ.
- Решайте сложные задачи в области технологий VLM и LLM, семантического понимания контента, повторно используемых подписей и резюме, пропускной способности инференса, актуальности данных, эффективности обслуживания моделей, измерения влияния на смежные направления, а также масштабного мониторинга, оценки и отладки.
Требования
- Не менее 7 лет профессионального опыта, включая 2 года или более управления командами.
- Степень магистра в области компьютерных наук, компьютерной инженерии или эквивалентный профессиональный опыт.
- Публикации в ведущих конференциях по машинному обучению и интеллектуальному анализу данных, таких как NeurIPS, ICML, KDD или SIGIR.
- Опыт обучения и обслуживания моделей LLM и VLM с использованием крупномасштабных распределённых систем.
- Опыт работы с инструментами распределённых конвейеров данных для машинного обучения, такими как Hadoop и Spark.
- Опыт руководства неоднозначными инициативами в области машинного обучения по созданию, применению и улучшению генеративных ИИ-моделей для понимания контента и рекомендательных систем.
- Подтверждённое техническое лидерство в области машинного обучения и систем обработки данных.
- Опыт определения направления многоквартальных дорожных карт, охватывающих моделирование, конвейеры данных и вывод решений в промышленную эксплуатацию.
- Сильные навыки межфункциональной коммуникации и сотрудничества.
Преимущества
- Возможность получить право на компенсацию в форме акций.
- Гибкий формат работы.
- Очное сотрудничество один-два раза в квартал.
- Равные возможности при трудоустройстве и поддержка при необходимости медицинских или религиозных условий.