Principal ML Engineer/Applied Scientist

Este rol híbrido, basado en nuestras oficinas de Palo Alto o San Francisco, requiere que estés en la oficina los martes y jueves.

En Grindr, nuestra misión es conectar a los usuarios con la pareja correcta, en el lugar correcto y en el momento adecuado. Personalizamos nuestra plataforma de citas para una audiencia global y diversa, permitiendo a los clientes de todo el mundo encontrar su mejor pareja. Aprovechando una profunda comprensión de las preferencias de los usuarios, proporcionamos recomendaciones oportunas y relevantes. Creemos que nuestra experiencia actual para el cliente es solo el comienzo de lo que es posible a medida que las citas continúan su transición en línea, y que las experiencias innovadoras son impulsadas por la ciencia, llevando a mejoras significativas en la experiencia del cliente (CX).

Estamos buscando un Ingeniero de Aprendizaje Automático altamente motivado y con experiencia para ayudarnos a dar forma al futuro del aprendizaje automático en Grindr. En este rol, abordarás nuevos desafíos que impactarán significativamente cómo las personas descubren e interactúan con el mundo que les rodea, especialmente dentro de la comunidad LGBTQ+. Colaborarás con un equipo de clase mundial de científicos investigativos e ingenieros para desarrollar nuevos algoritmos, sistemas y aplicaciones de aprendizaje automático que impulsarán cambios significativos en los métricos de negocio.

Como Ingeniero Principal de ML, proporcionarás una profunda experiencia en ciencias de recomendación. Trabajando estrechamente con equipos de ingenieros y gerentes de producto, traducirás requisitos de negocio y funcionales en entregables tangibles. Liderarás esfuerzos innovadores en IA Generativa para crear nuevos enfoques a la personalización, ofreciendo liderazgo de pensamiento a científicos e ingenieros para implementar recomendaciones de ML escalables que apoyen nuevas experiencias para el cliente.

• Dirigir el desarrollo de algoritmos de vanguardia en aprendizaje automático y colaborar con otros equipos de ingeniería para implementar innovaciones en los problemas de Grindr.
• Recolectar, analizar y sintetizar hallazgos de datos para construir modelos inteligentes basados en datos.
• Resolver de manera independiente problemas moderadamente complejos y escribir código limpio, eficiente y sostenible.
• Ser un experto en algoritmos de emparejamiento y sistemas de recomendación y supervisar su implementación en Grindr.
• Usar aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural y análisis de grafos para abordar problemas de modelado y clasificación en varios dominios como citas, personalización, crecimiento, descubrimiento, anuncios y búsqueda.

• Licenciatura en Ciencias de la Computación, Matemáticas o campo relacionado.
• Dominio de al menos un lenguaje de sistemas (Python, Java, C++), un marco de aprendizaje profundo (Pytorch, Tensorflow, Keras) y una biblioteca de análisis de datos (Pandas, R).
• Experiencia extensa en la construcción, despliegue y mantenimiento de sistemas de recomendación de extremo a extremo.
• Experiencia en el desarrollo de sistemas complejos y en tiempo real que involucren IA, ML, PLN, y Sistemas de Recomendación, con un historial de entrega exitosa a los clientes.
• Sólidos fundamentos en ciencias de la computación en estructuras de datos, diseño de algoritmos y análisis de complejidad.
• Más de 5 años de experiencia en equipos de ingeniería o I+D trabajando en proyectos a gran escala impulsados por ML en producción, capaces de llevar un proyecto desde la recopilación de requisitos hasta el lanzamiento del producto.
• Fuertes habilidades en codificación e ingeniería de software y familiaridad con los principios de ingeniería de software en torno a las pruebas, revisiones de código, despliegue y dominio del control de versiones con Git.

• Maestría o Doctorado en Ciencias de la Computación o Aprendizaje Automático.
• Experiencia con sistemas de recomendación y algoritmos de emparejamiento dentro de la industria de citas.
• Experiencia en modelos de lenguaje grandes o una habilidad demostrada para desarrollar rápidamente esta experiencia.
• Exposición a patrones arquitectónicos de aplicaciones de software a gran escala.
• Experiencia en enviar productos a millones de clientes o en iniciar una nueva línea de productos.
• Experiencia con Hadoop/HBase/Pig o MapReduce/Sawzall/Bigtable/Hive/Spark.
• Un historial de publicaciones científicas revisadas por pares que avancen