حول Pinterest:

\n

يأتي الملايين من الناس حول العالم إلى منصتنا للعثور على أفكار إبداعية، والحلم بإمكانيات جديدة، والتخطيط لذكريات ستدوم مدى الحياة. في Pinterest، نحن في مهمة لجلب الإلهام للجميع لخلق حياة يحبونها، ويبدأ ذلك مع الأشخاص وراء المنتج.

\n

اكتشف مسيرة مهنية حيث تُشعل الابتكار لملايين الأشخاص، وتحول الشغف إلى فرص نمو، وتحتفل بتجارب بعضنا الفريدة، وتحتضن المرونة لتقديم أفضل أعمالك. هل من الممكن خلق مسيرة مهنية تحبها؟ نعم، إنه ممكن.

\n

في Pinterest، الذكاء الاصطناعي ليس مجرد ميزة، بل هو شريك قوي يعزز إبداعنا ويعظم تأثيرنا، ونحن نبحث عن مرشحين متحمسين ليكونوا جزءًا من ذلك. للحصول على صورة كاملة عن خبرتك وقدراتك، سنستكشف مهاراتك الأساسية وكيفية تعاونك مع الذكاء الاصطناعي.

\n

من خلال عملية المقابلة لدينا، ما يهمنا أكثر هو أنك تستطيع دائمًا شرح نهجك، مما يُظهر لنا ليس فقط ما تعرفه، ولكن كيف تفكر. يمكنك قراءة المزيد عن فلسفة المقابلة الخاصة بنا حول الذكاء الاصطناعي وكيف نستخدم الذكاء الاصطناعي في عملية التوظيف هنا.

حول tvScientific

\n

tvScientific هي أول وأكبر منصة إعلانات CTV مصممة خصيصًا للمسوقين الأداء. نحن نستفيد من البيانات الضخمة والعلوم المتطورة لأتمتة وتحسين إعلانات التلفزيون لتحقيق نتائج تجارية. تجمع حلولنا بين شراء الوسائط، والتحسين، والقياس، والنسب في منصة واحدة فعالة. تم بناء منصتنا بواسطة قادة الصناعة الذين لديهم تاريخ طويل في الإعلانات البرمجية، والوسائط الرقمية، والتحقق من الإعلانات، والذين قاموا الآن ببناء منصة أداء CTV يمكن للمعلنين الوثوق بها لتنمية أعمالهم.

\n

 

\n

نحن نبحث عن مهندس برمجيات لبناء قدرات المحاكاة والذكاء الاصطناعي لدينا. ستقوم بتصميم وتنفيذ أنظمة تُحاكي نظام إعلانات CTV - ديناميات المزاد، استراتيجيات المزايدة، نتائج الحملات، والسيناريوهات المضادة - وتطوير أدوات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي تُسرع كيفية بناء واختبار ونشر أنظمة التعلم الآلي.

\n

ما ستقوم به:

\n

• \n
• تصميم وبناء بيئات المحاكاة التي تُحاكي ميكانيكا المزاد في CTV، وتوريد المخزون، وتنافس المعلنين\n
• تطوير أطر عمل مضادة وما إذا كانت لتقييم استراتيجيات المزايدة، وتخصيص الميزانية، وخوارزميات التقدم في العمل خارج الخط\n
• بناء وكلاء ذكاء اصطناعي تستكشف مساحات الاستراتيجية، وتولد الفرضيات، وتؤتمت التجارب ضمن بيئات محاكاة\n
• استخدام المحاكاة لتقليل المخاطر في نشر نماذج التعلم الآلي - تحقق من استراتيجيات المزايدة والتحسين الجديدة قبل أن تتعامل مع حركة المرور المباشرة\n
• تحديد الاتجاه الفني للبنية التحتية للمحاكاة والذكاء الاصطناعي وتوجيه المهندسين في الفريق\n

\n

ما نبحث عنه:

\n

• \n
• خبرة في برمجة الأنظمة بلغة Zig أو ما يعادلها (C، C++، Rust)\n
• فهم عميق للنمذجة الاحتمالية، والعمليات العشوائية، أو المحاكاة المعتمدة على الوكلاء\n
• خبرة عملية مع أدوات الذكاء الاصطناعي الحديثة: LLMs، توليد الشيفرة، سير العمل الوكيلة - وحسن الحكم حول متى تساعد ومتى لا تساعد\n
• خبرة في الإعلانات: أنت تفهم ميكانيكا RTB، وديناميات الإعلانات البرمجية\n
• القدرة على تحويل الأسئلة التجارية ('ماذا يحدث إذا غيرنا استراتيجية المزايدة لدينا؟') إلى أطر محاكاة صارمة\n
• التواصل الكتابي الواضح: ستقوم بتحديد اتجاهات تقنية جديدة وتحتاج إلى إقناع الآخرين\n
• الملكية: تقوم بتحديد نطاق وتصميم وشحن الأنظمة من البداية إلى النهاية مع الحد الأدنى من التوجيه\n
• سجل حافل من التقييم النقدي والتحقق من العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي (مثل الاختبار، والتحقق من المصدر، والتحقق من البيانات، والمراجعة من الأقران)\n
• نزاهة وملكية عالية: تحمي البيانات الحساسة، وتتجنب الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي، وتبقى مسؤولة عن القرارات النهائية والنتائج\n
• درجة البكالوريوس في علوم الحاسوب، أو التعلم الآلي، أو الإحصاء، أو مجال ذي صلة أو خبرة معادلة\n
• المؤهلات الإضافية:\n
  • \n
  • مهارات قوية في بايثون الإنتاجية وخبرة في بناء أنظمة المحاكاة أو النمذجة\n
  • استنتاج سببي - نمذجة الرفع، الضوابط الاصطناعية، الفروق في الفروق، أو اختبار الزيادة\n
  • خبرة في المحاكاة ذات الأحداث المنفصلة، أو طرق مونت كارلو، أو التوائم الرقمية\n
  • التعلم المعزز - استخدام البيئات المحاكاة لتعلم السياسات وتقييمها\n
  • خبرة في بناء أنظمة ذكاء اصطناعي وكيلة أو محاكاة متعددة الوكلاء\n
  • خبرة في البيانات الكبيرة مع Scala وSpark\n
  • خبرة في MLOps - نشر النماذج، والمراقبة، وتنظيم الأنابيب على AWS\n
  \n\n

\n

 

\n

بيان متطلبات العمل في المكتب:

\n

• \n
• نحن ندرك أن البيئة المثالية للعمل هي ظرفية وقد تختلف عبر الأقسام. ما يبدو عليه ذلك يوميًا يمكن أن يختلف بناءً على احتياجات كل منظمة أو دور.\n

\n

بيان الانتقال:

\n

• \n
• هذه الوظيفة غير مؤهلة لمساعدة الانتقال. قم بزيارة صفحة PinFlex الخاصة بنا لمعرفة المزيد عن نموذج العمل لدينا.\n

\n

 

\n

#LI-SM4

\n

#LI-REMOTE

في Pinterest، نعتقد أن مكان العمل يجب أن يكون عادلًا، وشاملًا، وملهمًا لكل موظف. في محاولة لتوفير المزيد من الشفافية، نحن نشارك نطاق الراتب الأساسي لهذه الوظيفة. الوظيفة مؤهلة أيضًا للأسهم. يعتمد الراتب النهائي على عدد من العوامل بما في ذلك الموقع، والسفر، والخبرة السابقة ذات الصلة، أو المهارات والخبرات الخاصة.

\n

يمكن العثور على معلومات حول الثقافة في Pinterest والمزايا المتاحة لهذه الوظيفة هنا.

المتقدمون المقيمون في الولايات المتحدة فقط
$123,696—$254,667 USD

التزامنا بالشمولية:

\nPinterest هي صاحب عمل يتيح الفرص المتساوية ويتخذ قرارات التوظيف على أساس الجدارة. نريد أن يكون لدينا أفضل المؤهلين في كل وظيفة. ستحصل جميع الطلبات المؤهلة على الاعتبار للتوظيف دون النظر إلى العرق، أو اللون، أو النسب، أو الأصل القومي، أو الدين أو المعتقدات الدينية، أو الجنس (بما في ذلك الحمل، أو الولادة، أو الحالات الطبية ذات الصلة)، أو التوجه الجنسي، أو الجنس، أو الهوية الجنسية، أو التعبير عن الجنس، أو العمر، أو الحالة الاجتماعية، أو الحالة كقدوة محمية، أو الإعاقة الجسدية أو العقلية، أو الحالة الطبية، أو المعلومات أو الخصائص الجينية (أو تلك الخاصة بأحد أفراد الأسرة) أو أي اعتبار آخر يعتبر غير قانوني بموجب القوانين الفيدرالية أو الحكومية أو المحلية المعمول بها. نحن نعتبر أيضًا الطلبات المؤهلة بغض النظر عن السجلات الجنائية، وفقًا للمتطلبات القانونية. إذا كنت بحاجة إلى تسهيل طبي أو ديني خلال عملية تقديم الطلب، يرجى إكمال هذا النموذج للحصول على الدعم.
\n 
\nمن خلال تقديم هذا الطلب، أؤكد أن جميع المعلومات المقدمة في طلبي وأثناء عملية التوظيف صحيحة ودقيقة وكاملة حسب علمي. أفهم أن أي بيان كاذب أو إغفال أو تزييف قد يؤدي إلى استبعادي من النظر في التوظيف أو يؤدي إلى إنهاء الخدمة إذا تم اكتشافه بعد التوظيف.