概述
成为前25位申请者之一。
在Scribd Inc.（发音为“scribbed”），我们的使命是激发人类的好奇心。加入我们的团队，创造一个充满故事和知识的世界，民主化思想和信息的交流，并通过我们的四个产品：Everand、Scribd、Slideshare和Fable，赋予集体专业知识。这份职位发布反映了组织内一个已批准的开放职位。
我们支持一种员工可以真实和大胆的文化；辩论并承诺；在优先考虑客户的同时采取行动。Scribd Flex允许与经理合作选择每日工作方式，所有员工无论地点如何都需要偶尔亲自出席。
我们招聘的标准是GRIT：目标、结果、主动性和团队合作。
团队和角色
ML数据工程团队构建高吞吐量、基于机器学习的数据管道，处理数亿份文档以检测、分类和缓解不可信内容。作为ML数据工程经理，您将领导一个团队，负责构建可扩展的基于机器学习的基础，以检测和解决有害内容。您将帮助启用机器学习模型在我们的语料库中进行批处理和实时推理，确保我们的安全分类器和自动化政策执行具有高性能、可扩展性和弹性。您将处于大数据、人工智能、MLOps和平台完整性的交汇处，直接影响数百万用户的安全。
职责
• 领导并发展高绩效工程团队：管理、指导和招聘数据和机器学习工程师；培养技术卓越、操作严谨和用户安全的同理心。
• 架构可扩展的机器学习数据管道：设计分布式数据处理系统以处理数亿份文档；支持内容审核和风险检测的批处理和实时推理。
• 构建基础数据层：开发语义嵌入、元数据提取和行为信号以支持内容信任机器学习模型。
• 合作进行AI/LLM集成：与搜索与发现和应用研究合作，将基于机器学习/LLM的推理集成到信任管道中。
• 推动运营卓越：为基础设施建立SLA；确保自动化执行系统快速且可解释。
• 跨职能领导：与产品经理（内容信任）、法律/政策和数据科学合作，将不断变化的监管要求（如DSA）转化为稳健的架构。
资格
• 领导经验：8年以上工程经验，其中3年以上在数据或机器学习工程组织中的人员管理或技术领导经验。
• 规模专业知识：在大规模（1亿+实体）使用Spark、Flink、Kafka或Airflow的生产级数据管道方面有成功经验。
• 机器学习基础设施流利度：对机器学习生命周期有深刻理解，包括特征工程、MLOps和向量数据库（如Pinecone、Milvus、Weaviate）。
• 信任与安全背景：有构建内容审核、欺诈检测、垃圾邮件预防或数字版权管理系统的经验。
• 技术广度：熟练掌握Python、Scala或Go；云原生基础设施（AWS/GCP，Kubernetes）和Snowflake/BigQuery。
• 战略沟通：能够向法律、政策和产品的非技术利益相关者解释架构权衡。
• 加分项 – 理想情况下您具备：
• LLM管道：有RAG管道或用于微调LLM的数据基础设施经验。
• UGC经验：大规模用户生成内容生态系统和非结构化数据挑战。
• 监管知识：熟悉DSA、英国在线安全法等。
• 对抗性思维：防御恶意行为者和不断演变的滥用模式。
薪酬和福利
在Scribd，基本工资是总薪酬的一部分，并根据地点在一个范围内确定。加州的薪资范围为163,000美元至254,500美元；美国其他地区的薪资范围为134,500美元至241,500美元。在加拿大，范围为CA$171,000至CA$244,000。我们考虑经验、技能、教育和业务需求等因素。此职位可能包括股权和全面的福利套餐。
在Scribd工作
您是否符合Scribd的地点要求？主要居住地应在或靠近列出的城市（美国、加拿大或墨西哥），周边大都市区在通勤距离内。
福利、津贴和健康
• 医疗保险覆盖（医疗/牙科/视力）：员工100%支付
• 12周带薪育儿假
• 残疾计划（短期和长期）
• 401k/RSP匹配
• 家庭办公室外围设备的入职津贴
• 学习与发展津贴和计划
• 健康、WiFi和其他津贴
• 心理健康资源等
• 免费Scribd订阅和其他公司范围内的福利
• 志愿者日和包容性工作场所计划
• 访问AI工具以提高生产力
有关Scribd生活的更多信息，请访问 如果您在面试过程中需要合理调整，请发送电子邮件 Scribd是一个平等机会的雇主；我们重视多样性和包容性。
相关角色和推荐：高级经理角色和其他首席工程职位已列出以提高可见性。
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