Principal Software Engineer, ML & Media Infra

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Principal-инженер в команду ML & Media Infrastructure Pinterest. Отвечает за техническое направление обучения и сервинга моделей, GPU-эффективность и крупномасштабные ranking-системы, а также за платформы приёма и обработки медиаконтента.

Задачи

• Формировать техническое видение и roadmap для обучения и сервинга моделей с переиспользуемыми интерфейсами к данным и feature-инфраструктуре
• Руководить архитектурами распределённого обучения, fine-tuning, дистилляции, оценки и высоконагруженного CPU/GPU-инференса
• Руководить архитектурами приёма контента, медиа-инжеста и обработки сигналов
• Повышать эффективность загрузки данных, распределённого исполнения, GPU-ядер и памяти, компиляции, квантизации, планирования и мощностей
• Строить надёжные наблюдаемые платформы с гарантиями качества и консистентностью обучения и сервинга
• Совместно с командами Ads и Core AI/ML безопасно выводить фичи и модели в прод в масштабе Pinterest
• Принимать кросс-организационные архитектурные решения, проводить миграции и задавать операционные стандарты, менторить senior-инженеров
• Работать с командами Content, Shopping catalog и GenAI над улучшением контентной экосистемы Pinterest
• Использовать AI-ассистированную разработку и анализ для ускорения прототипирования, диагностики производительности и валидации

Требования

• Опыт формирования технической стратегии и реализации инфраструктурных инициатив масштаба компании в условиях неопределённости
• Глубокая экспертиза в распределённых ML-системах, включая продакшн-опыт крупномасштабного обучения и онлайн-инференса
• Сильные знания производительности GPU: профилирование, распределённое исполнение, оптимизация ядер и памяти, компиляция или квантизация
• Опыт AI/ML-моделирования, рекомендательных систем, Ads ranking, retrieval, feature-платформ или сопоставимых ML-нагрузок
• Опыт приёма контента: краулеры, понимание контента, NRT-обработка данных
• Опыт поисковых и рекомендательных систем, систем показа рекламы
• Сильные навыки системного программирования и проектирования на C++, Java или Python
• Высокая ответственность и здравое суждение в вопросах надёжности, безопасности, стоимости и операционного совершенства
• Умение применять AI для ускорения работы и критически оценивать AI-ассистированный результат с ответственностью за корректность и качество
• Степень бакалавра в Computer Science, инженерии или смежной области либо эквивалентный опыт

Условия

• Позиция не предполагает релокационной поддержки
• Требуется присутствие в офисе для личного взаимодействия 1–2 раза в квартал, поэтому нужно жить в пределах транспортной доступности офиса в Palo Alto, CA или San Francisco, CA
• Позиция также предполагает участие в equity
• Рассматриваются только заявители из США
• Гибкая модель работы PinFlex

Навыки

• C++
• Java
• Python
• GPU
• distributed training
• inference
• LLM
• VLM
• recommender systems
• Ads ranking
• retrieval
• feature platforms
• quantization
• compilation
• crawler
• NRT data processing