Data Scientist II, ML Infrastructure

Über Pinterest: Millionen von Menschen auf der ganzen Welt kommen zu unserer Plattform, um kreative Ideen zu finden, von neuen Möglichkeiten zu träumen und Erinnerungen zu planen, die ein Leben lang halten. Bei Pinterest haben wir die Mission, jedem die Inspiration zu bringen, ein Leben zu schaffen, das er liebt, und das beginnt mit den Menschen hinter dem Produkt. Entdecken Sie eine Karriere, in der Sie Innovationen für Millionen entfachen, Leidenschaft in Wachstumschancen verwandeln, die einzigartigen Erfahrungen anderer feiern und die Flexibilität genießen, Ihre beste Arbeit zu leisten.

Diese Rolle konzentriert sich auf die Weiterentwicklung der Wissenschaft und Systeme hinter der ML-Messung, dem Verständnis von Merkmalen und der kausalen Inferenz im großen Maßstab. Die Arbeit umfasst Bereiche wie Produktionsmerkmale, die Bedeutung von Plattformen, beobachtende kausale Schätzungen in Pytorch, die Entwicklung von Proxy-Metriken im großen Maßstab und datengestützte Ansätze zur Effizienz der ML-Infrastruktur. Wir suchen einen enthusiastischen Einzelbeitragenden, der hochwirksame technische Arbeiten in diesem Bereich leistet.

Was Sie tun werden: Wir suchen einen erfahrenen und hochqualifizierten Data & Applied Scientist, der uns hilft, signifikante Verbesserungen in unseren ML-Fähigkeiten bei Pinterest voranzutreiben. In dieser Rolle werden Sie:

• Forschungsgrad-DS-Workflows (z.B. Proxy-Metriken, Staleness-Modelle) in Produktions-ML-Pipelines mit Airflow, WandB & Ray übersetzen und wiederverwendbare Muster für andere Teams etablieren.
• Kausale Inferenzmethoden mit dem Produktions-ML-Stack (Propensity Scoring, IPW, TMLE) anwenden und produktiv machen, um wichtige Messfragen über experimentelle Fähigkeiten hinaus zu adressieren.
• Selbstbedienungswerkzeuge entwickeln, um Nicht-Experten zu befähigen, rigorose kausale Erkenntnisse im großen Maßstab abzuleiten.
• Mit ML-Ingenieuren und Produktteams zusammenarbeiten, um Möglichkeiten zur Verbesserung von Werkzeugen, Metriken und Messmethoden zu identifizieren, die signifikante Verbesserungen in der Modellqualität und den Geschäftsergebnissen freisetzen.
• Pinterest's reichhaltige Metadaten und Engagement-Signale nutzen, um datengestützte Rahmenwerke zu erstellen, die die Effizienz und Geschwindigkeit der Plattform verbessern.
• Zentralisierte ML-Plattformwerkzeuge entwerfen und bauen, um die Erstellung, Bewertung und das Vertrauen in Merkmale und Modelle zu verbessern, einschließlich Produktionssysteme, die täglich im großen Maßstab über alle Modelle hinweg arbeiten.

Was wir suchen:

• 2+ Jahre praktische Erfahrung als angewandter Wissenschaftler, ML-Ingenieur, Forschungswissenschaftler oder Softwareingenieur mit umfangreicher ML-Produktions-Erfahrung.
• Starke Python-Kenntnisse; Erfahrung mit PyTorch oder gleichwertigen Deep-Learning-Frameworks; Vertrautheit mit verteiltem Rechnen (Spark, Ray). Ray ist ein starker Pluspunkt.
• Begeisterung für den Aufbau von Werkzeugen und Plattformen, die die Wirkung einer gesamten ML-Organisation vervielfachen; nicht nur einmalige Probleme lösen.
• Tiefes Wissen über ML-Theorie mit extrem starken Grundlagen, die uns helfen können, über ML-Modelle von den ersten Prinzipien aus nachzudenken.
• Kenntnisse in bewährten Praktiken der Softwareentwicklung, einschließlich Versionskontrolle, Code-Überprüfung und reproduzierbaren ML-Pipelines.
• Erfahrung mit Workflow-Management-Tools (Airflow, Prefect, Jenkins oder ähnliches) für eine zuverlässige Orchestrierung von ML-Pipelines.
• Bachelor-/Master-Abschluss in einem relevanten Bereich wie Informatik oder gleichwertige Erfahrung.

Umzugsstatement: Diese Position ist nicht für Umzugsunterstützung berechtigt.

In-Office-Anforderung: Wir erkennen an, dass die ideale Arbeitsumgebung situativ ist und je nach Abteilung variieren kann. Was dies tagtäglich bedeutet, kann je nach den Bedürfnissen jeder Organisation oder Rolle variieren. Diese Rolle muss 3-5 Mal pro Quartal im Büro sein, um persönlich zusammenzuarbeiten, und kann daher überall im Land angesiedelt sein.

Bei Pinterest glauben wir, dass der Arbeitsplatz für jeden Mitarbeiter gerecht, inklusiv und inspirierend sein sollte. In einem Bestreben nach größerer Transparenz teilen wir die Grundgehaltsspanne für diese Position. Die Position ist auch für Eigenkapital berechtigt. Das endgültige Gehalt basiert auf einer Reihe von Faktoren, einschließlich Standort, Reisen, relevanter vorheriger Erfahrung oder besonderen Fähigkeiten und Fachkenntnissen.

Unser Engagement für Inklusion: Pinterest ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet und Einstellungsentscheidungen auf der Grundlage von Verdiensten trifft. Wir möchten die bestqualifizierten Personen in jedem Job haben. Alle qualifizierten Bewerber erhalten unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Abstammung, nationaler Herkunft, Religion oder religiösem Glauben, Geschlecht (einschließlich Schwangerschaft, Geburt oder verwandte medizinische Bedingungen), sexueller Orientierung, Geschlecht, Geschlechtsidentität, Geschlechtsausdruck, Alter, Familienstand, Status als geschützter Veteran, körperliche oder geistige Behinderung, medizinischer Zustand, genetische Informationen oder Merkmale (oder die eines Familienmitglieds) oder jede andere Überlegung, die durch geltende Bundes-, Landes- oder lokale Gesetze unzulässig ist, Berücksichtigung für die Beschäftigung. Wir berücksichtigen auch qualifizierte Bewerber unabhängig von strafrechtlichen Verläufen, gemäß den gesetzlichen Anforderungen.