Ingeniero/a sénior de aprendizaje automático, sistemas de recomendación - Quora

Staff Machine Learning Engineer, Recommendation Systems - Quora

Remoto (EE. UU.)
$219,989 – $320,613 por año
Tiempo completo
Publicado hace 1 día

Traducción automática del anuncio original en inglés.

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Se postulará en el sitio web original.

Sobre este empleo

[Quora es una empresa privada con un enfoque de trabajo remoto primero. Este puesto puede desempeñarse de forma remota desde varios países del mundo. Visita careers.quora.com/eligible-countries para consultar los detalles sobre los requisitos de elegibilidad laboral por país.]

Acerca de Quora:

La misión de Quora es expandir la inteligencia colectiva del mundo. Para lograrlo, tenemos dos plataformas:

Quora: una plataforma global para compartir conocimientos con millones de visitantes únicos mensuales, que reúne a las personas para compartir conocimientos sobre diversos temas y ofrece una plataforma única para aprender y conectar con otras personas.
Poe: un espacio de trabajo en la nube donde millones de usuarios ejecutan varios agentes de IA con contexto y herramientas compartidos. Una suscripción, todos los modelos de vanguardia y la capa de colaboración que permite que trabajen en conjunto.

Detrás de estos productos hay equipos globales comprometidos, colaborativos y de alto rendimiento. Nuestra cultura se basa en la transparencia, el intercambio de ideas y la experimentación, lo que nos permite celebrar los logros y crecer juntos mediante un trabajo significativo. Únete a este camino para generar un impacto positivo y lograr un cambio importante en el mundo.

Este puesto trabajará en nuestro producto Quora.

Acerca del equipo y del puesto:

En Quora, el aprendizaje automático impulsa casi todos los aspectos de nuestro producto, y nuestro equipo de ingeniería ágil y de ritmo acelerado aborda a diario desafíos complejos y de gran impacto. Prosperamos en una cultura de trabajo remoto primero, basada en la autonomía total, el aprendizaje continuo y la experimentación audaz.

Buscamos un/a ingeniero/a sénior de aprendizaje automático que defina el futuro técnico del ecosistema de recomendaciones de Quora. En este puesto, tendrás a tu cargo la dirección técnica de la clasificación y recuperación del feed, liderarás nuestras iniciativas de modelado de mayor impacto y encabezarás la integración de los LLM y los modelos generativos para redefinir cómo entendemos y clasificamos el contenido. Además del feed de inicio, también ampliarás las superficies de recomendación, como las notificaciones y los correos electrónicos de resumen, y diseñarás la arquitectura de las herramientas y abstracciones subyacentes que empoderan a toda nuestra organización de ingeniería.

Este es un puesto práctico de contribuidor/a individual con gran capacidad de influencia y alcance en toda la organización. Escribirás código de producción, asesorarás a talentos en desarrollo y ayudarás activamente a definir cómo nuestro equipo aprovecha el desarrollo asistido por IA para acelerar la entrega de productos.

Responsabilidades:

Definir la dirección técnica de los sistemas de recomendación del feed de inicio de Quora
Liderar los proyectos de mayor impacto de toda la pila de sistemas de recomendación, desde la generación y recuperación de candidatos hasta la clasificación, la reclasificación y la optimización multiobjetivo
Impulsar mejoras cuantificables en la interacción de los usuarios y la calidad del contenido mediante experimentos en línea bien diseñados
Asumir la responsabilidad integral de los sistemas de aprendizaje automático, incluidas las canalizaciones de datos, la extracción de candidatos, la ingeniería de características, el entrenamiento de modelos y la integración en producción
Identificar nuevas oportunidades para aplicar el aprendizaje automático a distintas áreas del producto Quora
Colaborar con los equipos de producto, ciencia de datos e infraestructura para acordar prioridades y compensaciones
Asesorar a ingenieros y liderar con el ejemplo, elevando el nivel de calidad del código, rigor del modelado y velocidad de desarrollo asistido por IA

Requisitos mínimos:

Disponibilidad para reuniones y comunicaciones imprevistas durante las “horas de coordinación” de Quora (de lunes a viernes: de 9 a. m. a 3 p. m., hora del Pacífico)
Más de 6 años de experiencia profesional en desarrollo de software de aprendizaje automático
Más de 4 años de experiencia profesional en la creación y optimización de sistemas de recomendación para el feed de inicio en plataformas de redes sociales y de contenido generado por los usuarios.
Conocimiento profundo de toda la pila de sistemas de recomendación: generación de candidatos, recuperación, clasificación, reclasificación, embeddings y optimización multiobjetivo.
Comprensión profunda de los fundamentos matemáticos de los algoritmos de aprendizaje automático
Experiencia liderando proyectos de aprendizaje automático a gran escala de principio a fin, con resultados cuantificables
Excelentes habilidades de comunicación e interpersonales
Licenciatura, maestría o doctorado en Ciencias de la Computación

Requisitos preferidos:

Más de 6 años de experiencia escribiendo código en Python o C++
Experiencia práctica implementando y ejecutando modelos generativos a gran escala
Experiencia en notificaciones, recomendaciones por correo electrónico o resúmenes, o modelado del crecimiento y del ciclo de vida
Capacidad de adaptación y actitud positiva para trabajar en equipo
Publicaciones en espacios como RecSys, KDD, NeurIPS o ICML.
Pasión por la misión y los objetivos de Quora

En Quora, valoramos la diversidad y la inclusión, y damos la bienvenida a personas de todos los orígenes, incluidas las de grupos marginados o subrepresentados en tecnología, para que se postulen a nuestras vacantes. Animamos a postularse a todas las personas que compartan la pasión por ampliar el conocimiento del mundo, incluso a quienes quizá no cumplan estrictamente todos los requisitos preferidos, ya que sabemos que una amplia variedad de perspectivas puede tener un impacto significativo en nuestros productos y nuestra cultura.

Información adicional:

Aceptamos solicitudes de manera continua. Este puesto cubre una vacante existente.

Quora ofrece una amplia variedad de beneficios, que incluyen cobertura médica, dental y de la vista, reposiciones de acciones, reembolso de gastos de trabajo remoto, tiempo libre remunerado, programas de asistencia para empleados y más. Los beneficios varían según el país.

La remuneración inicial dependerá de muchos factores, incluidos, entre otros, la experiencia, la ubicación, la formación académica y las necesidades del negocio.

Solo para candidatos de EE. UU.: Para quienes presenten su solicitud desde EE. UU., el rango salarial es de $219,989 - $320,613 USD + acciones + beneficios.
Solo para candidatos de Canadá: Para quienes presenten su solicitud desde Toronto y Vancouver, el rango salarial es de $282,469 - $329,337 CAD + acciones + beneficios. Para todas las demás ubicaciones de Canadá, el rango salarial es de $263,638 - $307,381 CAD + acciones + beneficios.
En los países donde se puede recibir compensación en acciones, actualmente también ofrecemos un programa flexible de acciones, en el que una parte de la compensación en acciones puede recibirse en efectivo.

Somos un empleador que ofrece igualdad de oportunidades y valoramos la diversidad en nuestra empresa. No discriminamos por motivos de raza, religión, color, origen nacional, género, orientación sexual, edad, estado civil, condición de veterano o discapacidad.

La tecnología de IA puede ayudar a clasificar las solicitudes y registrar notas de entrevistas, pero todas las decisiones las toma un miembro de nuestro equipo.

Para garantizar un proceso de contratación seguro, todos los candidatos finalistas deberán someterse a una verificación de identidad y a una exhaustiva investigación de antecedentes antes de incorporarse.

Aviso de privacidad para candidatos a empleos: https://careers.quora.com/quora-global-job-applicant-privacy-notice

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#LI-REMOTE

Anuncio original en inglés

[Quora is a privately held, "remote-first" company. This position can be performed remotely from multiple countries around the world. Please visit careers.quora.com/eligible-countries for details regarding employment eligibility by country.]

About Quora:

Quora’s mission is to grow the world's collective intelligence. To do so, we have two platforms:

Quora: a global knowledge sharing platform with millions of monthly unique visitors, bringing people together to share insights on various topics and providing a unique platform to learn and connect with others.
Poe: a cloud workspace where millions of users run multiple AI agents on shared context and tools. One subscription, every frontier model, and the collaboration layer that makes them work together.

Behind these products are passionate, collaborative, and high-performing global teams. We have a culture rooted in transparency, idea-sharing, and experimentation that allows us to celebrate success and grow together through meaningful work. Join us on this journey to create a positive impact and make a significant change in the world.

This role will be working on our Quora product.

About the Team and Role:

At Quora, machine learning drives nearly every aspect of our product, and our lean, high-velocity engineering team tackles complex, high-impact challenges daily. We thrive in a remote-first culture built on absolute autonomy, continuous learning, and bold experimentation.

We are looking for a Staff Machine Learning Engineer to define the technical future of Quora’s recommendation ecosystem. In this role, you will own the technical direction for feed ranking and retrieval, lead our highest-impact modeling bets, and pioneer the integration of LLMs and generative models to redefine how we understand and rank content. Beyond the home feed, you will also scale recommendation surfaces like notifications and digest emails, while architecting the underlying tools and abstractions that empower our entire engineering organization.

This is a high-leverage, hands-on IC role with organization-wide scope. You will write production code, mentor rising talent, and actively shape how our team leverages AI-assisted development to accelerate our shipping velocity.

Responsibilities:

Set the technical direction for Quora’s home feed recommendation systems
Lead the highest-impact projects across the recommender stack, from candidate generation and retrieval to ranking, re-ranking, and multi-objective optimization
Drive measurable improvements in user engagement and content quality through well-designed online experiments
Take end-to-end ownership of ML systems, including data pipelines, candidate extraction, feature engineering, model training, and production integration
Identify new opportunities to apply machine learning to different parts of the Quora product
Partner with product, data science, and infrastructure teams to align on priorities and tradeoffs
Mentor engineers and lead by example, raising the bar for code quality, modeling rigor and AI assisted dev velocity

Minimum Requirements:

Availability for meetings and impromptu communication during Quora's “coordination hours" (Mon-Fri: 9am-3pm Pacific Time)
6+ years of professional software development experience in machine learning
4+ years of professional experience building and optimizing Home Feed recommendation systems for social media and user-generated content platforms.
Deep knowledge of the full recommender stack: candidate generation, retrieval, ranking, re-ranking, embeddings, and multi-objective optimization.
Deep understanding of mathematical foundations of machine learning algorithms
Experience leading large-scale ML projects end-to-end with measurable outcome
Strong communication and interpersonal skills
BS, MS, or PhD in Computer Science

Preferred Requirements:

6+ years of experience writing Python or C++ code
Hands-on experience deploying and running generative models at scale
Background in notifications, email/digest recommendations, or growth and lifecycle modeling
Flexible and positive team player
Publications at venues like RecSys, KDD, NeurIPS, or ICML.
Passion for Quora's mission and goals

At Quora, we value diversity and inclusivity and welcome individuals from all backgrounds, including marginalized or underrepresented groups in tech, to apply for our job openings. We encourage all candidates who share a passion for growing the world’s knowledge, even those who may not strictly meet all the preferred requirements, to apply, as we know that a diverse range of perspectives can have a significant impact on our products and our culture.

Additional Information:

We are accepting applications on an ongoing basis. This role is a backfill for an existing vacancy.

Quora offers a wide range of benefits including medical/dental/vision coverage, equity refreshers, remote work reimbursement, paid time off, employee assistance programs, and more. Benefits are country-specific and may vary.

There are many factors that will determine the starting compensation, including but not limited to experience, location, education, and business needs.

US candidates only: For US based applicants, the salary range is $219,989 - $320,613 USD + equity + benefits.
Canada candidates only: For Toronto and Vancouver based applicants, the salary range is $282,469 - $329,337 CAD + equity + benefits. For all other locations in Canada, the salary range is $263,638 - $307,381 CAD + equity + benefits.
In equity-eligible countries, we currently also offer a flexible equity program where a portion of equity compensation may be taken as cash.

We are an equal opportunity employer and value diversity at our company. We do not discriminate on the basis of race, religion, color, national origin, gender, sexual orientation, age, marital status, veteran status, or disability status.

AI technology may assist in sorting applications and recording interview notes, but all decisions are made by a member of our team.

To ensure a secure hiring process, all final candidates will undergo identity verification and a comprehensive background check prior to onboarding.

Job Applicant Privacy Notice: https://careers.quora.com/quora-global-job-applicant-privacy-notice

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🛡️ Los empleadores en JOBUS nunca le pedirán pagar, comprar equipo ni compartir datos bancarios o de Seguro Social antes de una oferta formal. Confianza y seguridad

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