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.
Ведущий инженер по машинному обучению в Pinterest (удалённая работа в Калифорнии)
Разрабатывайте системы глубокого обучения и рекомендаций, персонализирующие работу Pinterest в разделах Homefeed, Ads, Growth, Shopping и Search. Улучшайте модели извлечения кандидатов и машинного обучения с помощью экспериментов и анализа больших объёмов данных.
Описание
- Разрабатывайте технологии глубокого и машинного обучения, персонализирующие Pinterest
- Сотрудничайте с командами Pinterest для тестирования и улучшения моделей Homefeed, Ads, Growth, Shopping и Search
- Применяйте методы на основе данных и учитывайте особенности данных для улучшения извлечения кандидатов
- Работайте в динамичной среде, ориентированной на эксперименты и запуск продуктов
- Следите за развитием исследований и отраслевых практик в области рекомендательных систем
Требования
- Степень PhD или эквивалентная иностранная степень в области компьютерных наук, программной инженерии или близкой количественной дисциплины
- Два года опыта работы на предлагаемой должности либо не менее одного года опыта на предлагаемой должности или на связанной должности инженера-программиста или инженера по машинному обучению
- Не менее одного года опыта использования Java для создания масштабируемых высокопроизводительных серверных сервисов для конвейеров рекомендаций в реальном времени
- Не менее одного года опыта оценки и улучшения моделей машинного обучения
- Не менее одного года опыта разработки и оптимизации крупномасштабных рекомендательных алгоритмов
- Не менее одного года опыта применения обработки естественного языка в рекомендательных системах
- Владение Python
- Умение решать аналитические задачи количественными методами
- Опыт адаптации стандартных методов машинного обучения к параллельным средам, включая распределённые кластеры, многоядерные SMP-системы или GPU
- Знание алгоритмов и структур данных
- Знание методов обработки сигналов
- Знание методов интеллектуального анализа данных
- Опыт сбора, преобразования или анализа сложных, высокообъёмных и многомерных данных из различных источников
- Кандидаты должны находиться в США
Преимущества
- Право на получение компенсации в виде акций
- Гибкие условия работы
- Разрешена работа по телекомуникационной и/или удалённой схеме