О компании Cantina:
Cantina Labs — это социальная AI-компания, разрабатывающая набор передовых моделей в реальном времени, которые расширяют границы выражения, личности и реализма. Мы оживляем персонажей, трансформируя способы, которыми люди рассказывают истории, общаются и творят. Мы создаём и поддерживаем экосистемы. Cantina, наша флагманская социальная AI-платформа, — это только начало.
О роли:
Cantina — это место, где люди создают AI-персонажей и видео с их участием, и каталог растёт гораздо быстрее, чем кто-либо может его просмотреть. Поиск и рекомендации — это то, что превращает этот каталог в продукт: они определяют, с какими персонажами новый пользователь встретится в первую минуту, какие создатели будут открыты, и что появится в каждой ленте, рейтинге и на всех поверхностях для открытия, которые мы выпускаем. Мы нанимаем старшего ведущего инженера-программиста, который возьмёт на себя полную ответственность за эту область — извлечение, ранжирование, качество релевантности и дорожную карту для всех трёх. Это первый специализированный найм для поиска и рекомендаций, поэтому вы унаследуете реальную производственную систему, обслуживающую живой трафик, а также большое количество неосвоенной территории, и вы будете задавать техническое направление, а не выполнять чужие решения.
Что вы будете делать:
•Отвечать за архитектуру и дорожную карту поиска и рекомендаций от начала до конца — понимание запросов, извлечение, ранжирование и поверхности, которые они питают: поиск, открытие, главная лента, а также наши рейтинги трендов и создателей.
•Сделать релевантность измеримой дисциплиной, а не мнением: определить метрики качества для каждой поверхности, создать инструменты офлайн-оценки и золотых наборов, а также проводить онлайн-эксперименты, которые решают, будет ли изменено ранжирование.
•Проектировать и развивать стек ранжирования — конвейеры сигналов вовлечённости, модели затухания и свежести, а также паттерн, который мы используем для комбинирования заранее вычисленных сигналов на этапе индексирования с живым переранжированием во время запроса.
•Отвечать за OpenSearch в продакшене: дизайн индексов и маппингов, безопасность переиндексации и переключения, производительность запросов, стоимость и операционный запас кластера за каждой поверхностью открытия.
•Создавать генерацию кандидатов и персонализацию для рекомендательных поверхностей, а также сотрудничать с командами данных и машинного обучения по конвейерам признаков и моделям, лежащим в их основе.
•Работать напрямую с командами продукта и доверия и безопасности над определением того, что значит «хорошо» для каждой поверхности — контроль качества, поведение при холодном старте для новых создателей и персонажей, а также то, что никогда не должно рекомендоваться.
•Устанавливать инженерные стандарты для области: инструментирование, поэтапные развертывания с флагами и инструкции (runbooks), которые позволяют другим командам изменять поведение ранжирования без его нарушения.
•Выступать техническим контактным лицом по вопросам открытия для бэкенд-команд и наставлять инженеров, чья работа связана с этой областью.
Что вы принесёте с собой:
•Более 10 лет опыта разработки производственного программного обеспечения с глубокими знаниями в области поиска, ранжирования, рекомендаций или релевантности, управляемой ML, в потребительском продукте масштабов.
•Практический опыт работы с производственным поисковым движком — OpenSearch, Elasticsearch, Lucene, Vespa или аналогичным — включая дизайн индексов и анализаторов, настройку релевантности и эксплуатацию кластера, а не только выполнение запросов.
•Строгий подход к измерению релевантности: вы владели офлайн-оценкой, золотыми наборами и A/B или interleaving-фреймворками и можете объяснить, что повлияло на метрику и почему.
•Свободное владение стеком рекомендательных систем — генерация кандидатов, конвейеры признаков, извлечение эмбеддингов, переранжирование — и рабочее понимание ограничений сервиса, из-за которых офлайн-победа может не сработать онлайн.
•Сильные знания распределённых систем и основ бэкенда, опыт работы в продакшене на Go или сопоставимом системном языке, а также уверенность в работе с уровнем данных (SQL-склады, стриминговые и пакетные конвейеры).
•Демонстрированный опыт владения неоднозначной областью: вы взяли на себя что-то без выделенного владельца, определили, что важно, и можете показать результат.
•Чёткое письменное общение и умение работать с продуктом над реальными компромиссами между релевантностью, свежестью, безопасностью и задержкой.
•Желательно: опыт работы с AI-сгенерированными или быстрорастущими каталогами контента, серьёзными условиями холодного старта или ранжированием с ограничениями доверия и безопасности.
Компенсация:
Ожидаемый годовой базовый диапазон зарплаты для этой роли составляет от 250 000 до 320 000 долларов США. При определении компенсации учитываются множество факторов, включая навыки, опыт, объём работы, местоположение и данные конкурентного рынка компенсаций.
Преимущества:
•Конкурентная зарплата и щедрый пакет акций компании
•Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка — 99,99% страховых взносов покрывает Cantina
•42 дня оплачиваемого отпуска, включая:
•15 дней основного отпуска
•10 больничных дней
•15 праздничных дней компании
•2 плавающих праздничных дня
•Щедрый отпуск по уходу за ребёнком и поддержка фертильности
•Пенсионный план 401(k)
•Счёт на расходы на образ жизни — 500 долларов в месяц на использование по вашему усмотрению
•Бесплатный обед и закуски для сотрудников в офисе
•Членство в One Medical и многое другое!
