Pinterest — це візуальна платформа для пошуку ідей, де люди знаходять натхнення, зберігають ідеї та впорядковують їх за інтересами, проєктами й покупками. Платформа поєднує персоналізовані рекомендації та візуальний пошук за такими темами, як дизайн інтер’єру, мода, рецепти й події, а також допомагає авторам і роздрібним продавцям знаходити аудиторію за допомогою інструментів для електронної торгівлі та реклами.
Провідний інженер із машинного навчання в Pinterest (віддалена робота в Каліфорнії)
Розробляйте системи глибокого навчання та рекомендацій, які персоналізують роботу Pinterest у розділах Homefeed, Ads, Growth, Shopping і Search. Покращуйте моделі пошуку кандидатів і машинного навчання за допомогою експериментів та аналізу великих обсягів даних.
Опис
- Розробляйте технології глибокого та машинного навчання, які персоналізують Pinterest
- Співпрацюйте з командами Pinterest, щоб тестувати й покращувати моделі Homefeed, Ads, Growth, Shopping і Search
- Застосовуйте методи на основі даних і враховуйте особливості даних для покращення пошуку кандидатів
- Працюйте в динамічному середовищі, зосередженому на експериментах і запуску продуктів
- Стежте за розвитком досліджень і галузевих практик у сфері рекомендаційних систем
Вимоги
- Ступінь PhD або еквівалентний іноземний ступінь у галузі комп’ютерних наук, програмної інженерії або близькій кількісній дисципліні
- Два роки досвіду роботи на запропонованій посаді або щонайменше один рік досвіду на запропонованій посаді чи пов’язаній посаді інженера-програміста або інженера з машинного навчання
- Щонайменше один рік досвіду використання Java для створення масштабованих високопродуктивних серверних сервісів для конвеєрів рекомендацій у реальному часі
- Щонайменше один рік досвіду оцінювання та вдосконалення моделей машинного навчання
- Щонайменше один рік досвіду розроблення й оптимізації великомасштабних рекомендаційних алгоритмів
- Щонайменше один рік досвіду застосування обробки природної мови до рекомендаційних систем
- Володіння Python
- Здатність розв’язувати аналітичні задачі кількісними методами
- Досвід адаптації стандартних методів машинного навчання до паралельних середовищ, зокрема розподілених кластерів, багатоядерних SMP-систем або GPU
- Знання алгоритмів і структур даних
- Знання методів обробки сигналів
- Знання методів інтелектуального аналізу даних
- Досвід збирання, перетворення або аналізу складних, великооб’ємних і багатовимірних даних із різноманітних джерел
- Кандидати повинні перебувати у США
Переваги
- Право на отримання компенсації у вигляді акцій
- Гнучкі умови роботи
- Дозволена дистанційна та/або віддалена робота