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Member Of Technical Staff (Ml Engineer, Recommendations & User Modeling)

perplexity

San Francisco
AI

Job Score

80 pts
On-site model (+70) AI (+10)

We are seeking experienced Machine Learning (ML) engineers with a passion for craftsmanship who can design, build, and optimize the recommendation systems that form the heart of Perplexity's core user experiences. Based in San Francisco, this technical staff position at Perplexity offers an innovative opportunity to contribute to AI products designed to guide people through their most significant decisions while delivering a deeply personalized experience reminiscent of having dedicated and attentive experts behind the scenes.

As we venture into reimagining recommendation systems for today's cutting-edge Large Language Models (LLM) era, Perplexity aspires to blend state-of-the-art LLM intelligence with personalized insights drawn from actual product usage and modern AI learning mechanisms. Our goal is the creation of intelligent recommendations that not only understand each user's context but also learn continuously by integrating historical interactions along with data sources related to their connections, thereby enhancing our ability to serve users better over time.

Perplexity stands apart in its commitment to quality and aesthetics—principles we uphold for both AI enthusiasts who are tech-native as well as those curious about the latest advancements in artificial intelligence technology, creating products that appeal broadly across user groups. In this collaborative environment steeped with entrepreneurial spirit and scholarship, you'll be encouraged to think like founders: define problems, design innovative solutions independently, then execute by bringing your creations live for the benefit of both colleagues and users alike.

As part of our team-oriented culture where we focus on giving generously towards each other’s growth—we believe in empowering one another through partnership to break down silos that might otherwise hinder innovation, knowledge acquisition, or product development progress within the company and beyond its walls. This role is not just about technical expertise; it's also an invitation into a unique community where you can contribute your skills for craftsmanship while growing alongside like-minded peers in entrepreneurship, scholarly pursuits of knowledge, and partnerships to further innovate within the realm of personalized AI.

This is more than just another technical staff position; it’s a role at Perplexity that marries expertise with an opportunity for impact—a chance not only to contribute your ML skills but also become integral part in shaping how we empower our users through tailored and intelligent recommendations, all while fostering personal growth alongside exceptional colleagues.

The ideal candidate should be:

- Proven experience as a Machine Learning Engineer or related field with expertise in designing, building, testing, optimizing ML systems

- Comfortable working within the San Francisco tech landscape and embracing our entrepreneurial mindset for innovation

- Experienced at integrating cutting edge LLM technologies into personalized recommendations system designs or improvements to existing models. This may include understanding, leveraging complex model architectures with large language capabilities

- A strong collaborator who is comfortable taking ownership of problems and solutions in a high performing team environment where continuous learning for both individuals & the company takes precedence

- Passionate about creating products that are not only technically sound but also visually appealing, maintaining Perplexity's focus on craftsms. This role may demand involvement with design elements beyond conventional ML engineering tasks

Benefits of joining our team include:

1) Opportunity to work at the forefront of AI and recommendation systems development in a fast-paced, innovative company culture

2) Exposure to

Sobre a área de Inteligência Artificial

A área de Inteligência Artificial é atualmente a que mais cresce no mercado de tecnologia. A revolução dos modelos generativos (GPT, Claude, Gemini) criou uma demanda massiva por profissionais especializados em IA.

As principais áreas de atuação incluem Machine Learning Engineering, MLOps, Prompt Engineering, AI Research e Applied AI. Python, TensorFlow, PyTorch e conhecimento de LLMs são skills essenciais.

Salários na área de IA são os mais altos do setor de tecnologia, com muitas oportunidades de trabalho remoto para empresas internacionais.

Guias de Carreira

Guia de Carreira em Tecnologia

Planejamento, habilidades, entrevistas e crescimento profissional em TI, Ciência de Dados, DevOps e Produto.

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Guia de Carreira em Design

UX/UI, Design Gráfico, Design de Produto. Portfólio, ferramentas, entrevistas e crescimento na área de Design.

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Guia de Carreira em Marketing

SEO, Mídia Paga, Growth, Marketing de Conteúdo. Certificações, ferramentas e estratégias para crescer no Marketing Digital.

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Guia de Carreira em Finanças

Mercado financeiro, investimentos, finanças corporativas, certificações e estratégias para crescer na área financeira.

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Guia de Carreira em Comunicacao

Jornalismo, RP, Comunicacao Corporativa, Marketing de Conteudo e Producao Multimidia.

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Gestao de Empresas, RH, Logistica, Consultoria, Gestao de Projetos e Empreendedorismo.

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Ciencia de Dados, Engenharia de Dados, BI, Machine Learning e IA. Da formacao ao mercado.

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Product Management, Product Ownership, Agile, Scrum e OKRs. Da estrategia a execucao.

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Dica do Especialista

Como Vencer os Robôs e Atrair Recrutadores

A Morte do Currículo "Criativo"

Se você passou as últimas horas alinhando colunas coloridas, inserindo gráficos de pizza para suas habilidades ou adicionando ícones elaborados no seu currículo, pare agora. No mercado atual de tecnologia, design e marketing digital, a criatividade visual no currículo é, ironicamente, o caminho mais rápido para a rejeição automática.

A realidade do recrutamento moderno, especialmente para vagas remotas internacionais que pagam em dólar, é dominada pelos ATS (Applicant Tracking Systems) — robôs de triagem como Greenhouse, Ashby e Workday. Eles não leem design; eles leem texto estruturado.

O Melhor Formato: O Padrão "Harvard" (Coluna Única)

O melhor formato de currículo hoje é o cronológico reverso em coluna única, com tipografia limpa (como Arial, Calibri ou Helvetica) e fundo branco. Este formato, popularizado pelas escolas de negócios de elite, como Harvard, garante 100% de legibilidade tanto para robôs quanto para humanos.

Por que a coluna única vence?

  • Leitura Linear dos ATS: Sistemas automatizados leem da esquerda para a direita, de cima para baixo. Currículos em duas colunas misturam as informações na hora da extração de dados, fazendo com que o seu cargo atual seja lido junto com o seu hobby, quebrando o algoritmo.
  • O Teste dos 7 Segundos: Um estudo de rastreamento ocular (Eye-Tracking) da Ladders comprovou que recrutadores passam, em média, apenas 7,4 segundos olhando para um currículo antes de tomar uma decisão. Um layout limpo guia o olho diretamente para suas conquistas.

O Segredo do Conteúdo: A Fórmula XYZ do Google

Ter o formato certo não basta se o seu texto parecer a descrição de um manual de instruções. Recrutadores não querem saber o que você "tinha que fazer" (suas responsabilidades); eles querem saber o que você entregou (suas conquistas e impacto).

"Realizei [X], medido por [Y], fazendo [Z]."
— Laszlo Bock, ex-Vice-Presidente de Operações Populares (RH) do Google.

Veja a diferença prática na aplicação desta regra:

❌ O que não fazer (Foco em Tarefa):
"Responsável por otimizar o banco de dados da empresa e gerenciar a equipe."
✅ O que fazer (Foco em Impacto - Fórmula XYZ):
"Reduzi o tempo de carregamento da plataforma em 40% (Y) ao reestruturar as consultas SQL e implementar índices no banco de dados (Z), resultando em um aumento de 15% na retenção de usuários (X)."

Anatomia de um Currículo à Prova de Falhas

Para garantir que o seu perfil chegue às mãos do gestor da vaga, estruture o seu documento (sempre salvo em formato PDF) com as seguintes seções:

  1. Cabeçalho Simples: Nome, telefone, e-mail e URL do LinkedIn/Portfólio. (Exclua foto, idade e estado civil).
  2. Resumo Profissional (Opcional, mas recomendado): 3 linhas no máximo focadas na sua especialidade e maior entrega.
  3. Experiência Profissional: A seção mais importante. Liste empresas, cargos, meses e anos de entrada/saída. Use de 3 a 5 bullet points por cargo com a fórmula XYZ.
  4. Habilidades (Keywords): Uma lista separada por vírgulas contendo as tecnologias, frameworks e metodologias que você domina (Ex: React, Node.js, Agile, Figma, SEO, Python). É aqui que o ATS dá o "match" com a vaga.
  5. Educação: Faculdade ou cursos de peso, de forma breve.

Dica de Ouro Mondywork

Nunca envie o mesmo currículo para duas vagas diferentes. Use a descrição da vaga como seu "gabarito". Se a empresa pede "conhecimento avançado em metodologias ágeis", garanta que a exata palavra-chave "Metodologias Ágeis" esteja nas suas habilidades, e não um sinônimo distante.

Quer testar o seu novo currículo nas melhores vagas remotas globais? Acesse diariamente as oportunidades curadas na Mondywork e candidate-se para posições que valorizam o seu verdadeiro impacto.