关于Quizlet
在Quizlet，我们的使命是以最有效和愉悦的方式帮助每位学习者实现他们的目标。我们的10亿美元学习平台每月为数千万学生提供服务，包括三分之二的美国高中生和一半的美国大学生，每月支持超过20亿次学习互动。
我们将认知科学与机器学习结合起来，为学生、专业人士和终身学习者个性化和增强学习体验。我们对通过多种方法和工具推动更多学习者的潜力充满活力。
让我们一起构建学习的未来
加入我们，设计和交付全球范围内可扩展的AI驱动学习工具，释放人类潜力。
关于团队
个性化和推荐机器学习工程团队构建了Quizlet如何将学习者与最符合其目标的内容、活动和用户体验匹配的核心智能，同时也优化支持长期可持续性的业务指标。我们在多个界面上提供推荐和搜索系统，例如主页信息流、搜索结果和自适应学习模式，以及广告和通知中的决策系统，确定关键干预措施的时机和性质。
在这个组织中，这个角色负责推动货币化、留存、激活和目标对齐学习指导的预测和决策模型。这些系统在即时影响与长期用户价值之间取得平衡，必须无缝集成到Quizlet的产品架构中。
作为个性化和推荐团队的高级机器学习工程师，您将领导将复杂的机器学习系统投入生产所需的建模工作和技术集成工作。这包括设计预测和处方模型（如转化倾向、流失风险、LTV、顺序决策和时机优化），并与产品和基础设施工程密切合作，确保这些模型能够安全、清晰地嵌入到现有产品工作流程中。
这个角色的一个重要部分是识别产品代码库中的依赖关系，定义与跨职能合作伙伴的集成合同，并塑造技术解决方案，使机器学习驱动的决策能够在规模上可靠、高效和可维护地运行。
您将与产品经理、数据科学家、平台工程师、后端工程师和其他机器学习工程师密切合作，提供驱动参与、满意度和可衡量业务成果的机器学习驱动体验。
关于角色
作为个性化和推荐团队的高级机器学习工程师，您将领导决定Quizlet应该为学习者采取何种行动、何时采取行动以及在何种约束下采取行动的机器学习系统的开发。这个角色专注于行动选择和策略设计，而不仅仅是内容排名，并需要对建模和生产集成的深度掌控。
您将负责这些系统的整个生命周期（从问题框架和模型开发到集成、部署和长期可靠性），与产品、基础设施和后端工程合作伙伴密切合作。这个角色的核心责任是以安全、可观察和可维护的方式将模型驱动的决策嵌入Quizlet的产品中，包括识别依赖关系、定义清晰的接口和确保强大的回退行为。
您的工作将直接影响货币化、留存、激活和目标对齐学习指导，要求您在短期业务影响与长期学习者价值和产品完整性之间取得平衡。
我们很高兴地分享，这是我们旧金山办公室的现场职位。为了促进团队合作，我们要求员工每周至少三天在办公室工作：周一、周三和周四，以及根据您的经理或公司的需要。我们相信这种工作环境有助于提高工作效率、团队合作，并支持员工和组织的成长。
在这个角色中，您将
• 领导设计和开发预测和处方模型（例如，转化倾向、流失风险、LTV、提升、顺序决策和时机优化），推动学习者面对的决策在货币化、生命周期和学习指导界面上的实现。
• 设计和构建决策和策略模型，确定学习者在产品界面上的行动，包括货币化、生命周期和学习指导用例。这些系统在现实世界的产品约束下运行，必须在多个有时相互竞争的目标之间进行优化。
• 您将处理的问题包括：确定何时以及如何展示付费墙、折扣或价值交换，基于学习者状态和意图选择个性化学习模式或干预措施，在适当时机触发留存或流失预防行动，以及在即时转化或收入与长期参与和学习成果之间取得平衡。
• 这个角色强调：在货币化、留存和用户体验之间进行多目标优化，决策考虑时机和资格而非静态预测，以及跨会话和界面的持续行动选择。
• 评估方法将离线建模指标与在线实验结果联系起来。
• 应用高级技术，如提升建模、生存分析、顺序决策和其他基于策略的方法，与跨职能合作伙伴合作将其投入生产。
• 领导机器学习系统的端到端生产化，从建模到集成，确保模型能够安全、清晰和可靠地嵌入到现有产品工作流程中。
• 识别产品代码库和数据生态系统中的上游和下游依赖关系，并主动解决集成风险。
• 与产品和基础设施工程合作，定义和协商清晰的集成边界，包括API合同、数据接口、决策模式和回退策略。
• 与基础设施工程密切合作，设计可扩展、弹性和可观察的模型服务路径，与Quizlet的应用程序栈集成。
• 将模型驱动的决策逻辑嵌入后端和产品流程，以可维护、可测试和与现有系统兼容的方式。
• 构建和维护特征工程、训练、评估、部署和监控的端到端管道，确保训练和服务的一致性。
• 改善大规模实时和近实时推理系统的延迟、吞吐量、可靠性和可观察性。
• 将产品目标（转化、留存、收入、参与）转化为明确的建模目标和技术规范。
• 与产品经理、后端工程师和基础设施合作伙伴密切合作，确保机器学习系统自然融入现有架构，而不会引入脆弱的依赖关系。
• 开发评估框架，将离线指标与在线A/B结果联系起来，确保变化是可测量的、可解释的，并与产品影响一致。
• 清晰地向技术和非技术利益相关者传达假设、权衡、风险和技术约束。
• 为机器学习驱动的决策系统提供技术领导，指导组织朝着统一的策略模型和跨界面的一致行动选择框架发展。
• 指导工程师和科学家，设定建模严谨性、生产质量、实验纪律和负责任的机器学习的高标准。
• 规划可扩展、可维护的机器学习决策的长期战略，在适当情况下将现代方法（包括顺序决策和与强化学习相关的技术）投入生产。
您带来的优势
• 8年以上应用机器学习或以机器学习为主的工程经验，有推动可衡量业务影响的生产模型的成功记录。
• 深入掌握经典机器学习技术（例如，提升树、广义线性模型、生存模型、提升建模）。
• 具有强化学习、上下文赌博机或顺序决策的经验。
• 精通Python和常见机器学习框架（scikit-learn、PyTorch、XGBoost、LightGBM等）的工程技能。
• 具备将机器学习系统集成到复杂产品架构中的经验，理想情况下包括单体应用程序。
• 具有定义集成边界、解决后端/机器学习接口问题以及与基础设施团队合作服务模式的经验。
• 对实验设计、因果分析以及离线和在线评估之间的关系有深刻理解。
• 出色的沟通技能，能够传达技术约束和集成权衡。
• 强烈的责任心，专注于可靠性、可维护性和长期系统健康。
加分项
• 具有因果机器学习或提升建模背景。
• 具有付费墙优化、货币化系统或流失建模的经验。
• 了解实时推理架构、特征存储或流系统。
• 在机器学习、强化学习、因果推理或系统集成方面的出版物或开源贡献。
薪酬、福利和津贴
• Quizlet是一个平等机会雇主。我们庆祝多样性，并致力于为所有员工创造一个包容的环境。薪酬透明度有助于减轻在歧视和薪酬差距方面的不公平招聘实践。此职位的总薪酬具有市场竞争力，包括根据地点和经验起薪为190,000美元至274,500美元的基本工资，以及公司股票期权。
• 与您的经理和团队合作，创造健康的工作与生活平衡。
• 20天假期，我们希望您能休假！
• 具有竞争力的健康、牙科和视力保险（100%员工和75%受抚养人PPO、牙科、VSP选择）。
• 雇主赞助的401k计划，公司匹配。
• 访问LinkedIn学习和其他资源以支持职业发展。
• 带薪家庭假、FSA、HSA、通勤福利和健康福利。
• 每年40小时的带薪休假，参与选择的志愿者项目。
为什么加入Quizlet
🌎 广泛的影响力：6000万+用户，每周10亿+互动
🧠 前沿技术：生成式AI、自适应学习、认知科学
📈 强劲的势头：顶级投资者、可持续业务、真实的牵引力
🎯 使命优先：对人们生活产生影响的工作
🤝 包容文化：致力于公平、多样性和归属感
我们努力让每个人感到舒适和受欢迎！
我们努力创造一个全面的面试过程，让Quizlet和候选人都有机会了解彼此，共同探索互利的合作关系。
我们提供一个透明的环境，全面展示我们的身份！
最后
在Quizlet，我们对热情的人加入我们的团队感到兴奋——即使您没有完全符合要求列表上的每一项。我们重视独特的视角，并相信每个人都有值得贡献的东西。我们的文化是关于主动性，通过挑战学习，努力实现高质量的工作，同时保持好奇心和对新想法的开放态度。我们相信诚实、尊重的沟通，深思熟虑的合作，并创造一个支持性的空间，让每个人都能一起成长和成功。
Quizlet作为一个在线学习社区的成功依赖于对多样性、公平和包容的坚定承诺。
作为一个平等机会雇主和致力于社会变革的科技公司，我们欢迎来自各个背景的申请者。女性、有色人种、LGBTQ+社区成员、残疾人士和退伍军人强烈鼓励申请。欢迎加入我们！
致所有招聘人员和安置机构
目前，Quizlet不接受未经请求的机构简历和/或个人资料。
请不要将未经请求的机构简历转发到我们的网站或任何Quizlet员工。Quizlet不会向任何第三方机构或公司支付费用，也不对与未经请求的简历相关的任何机构费用负责。所有收到的未经请求的简历将被视为Quizlet的财产。
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