Quantcast е компания в областта на маркетинга, медиите и SaaS, фокусирана върху дигиталната реклама и анализа на аудиторията. Нейният пакет от решения с изкуствен интелект Q+ и Audience Graph подпомага измерването, таргетирането и програматичната реклама в свързаната телевизия, аудио, видео, дисплей, мобилни и нативни канали. Quantcast разработва и рекламни решения, които не зависят от бисквитки, както и инструменти за издатели, като обслужва рекламодатели, агенции и компании в сектори като директни продажби към потребители, търговия на дребно, туризъм, игри, финанси и B2B и B2C пазари.
Инженер по машинно обучение в Quantcast (хибридно, Обединеното кралство)
Изграждайте и усъвършенствайте мащабируеми системи за машинно обучение в реално време, които поддържат рекламната платформа на Quantcast, базирана на изкуствен интелект. Ще тествате подходи за моделиране, ще оптимизирате услуги с висока пропускателна способност и ще работите с опитни учени и инженери.
Описание
- Разработване, внедряване, тестване и отстраняване на неизправности в приложения за машинно обучение
- Подобряване на глобални мащабни системи, които обработват милиони заявки в реално време всяка секунда
- Провеждане на експерименти за оценка на нови подходи към машинното обучение и моделирането
- Работа със старши учени и инженери за усъвършенстване на моделите за машинно обучение
- Създаване на ясен, ефективен и лесен за поддръжка код в съответствие с добрите практики в софтуерното инженерство
- Участие в прегледи на код и предоставяне на конструктивна техническа обратна връзка
- Откриване на тесни места в системите и оптимизиране на компонентите за по-голяма мащабируемост
- Проследяване на значимите достижения в машинното обучение извън организацията
- Свързване на академичната теория с продукционни системи в голям мащаб чрез наставничество
Изисквания
- До две години опит в машинното обучение или приложната статистика, включително стажове или значим академичен опит
- Диплома по компютърни науки, математика, софтуерно инженерство или близка дисциплина
- Владеене на Python, Java или сравним програмен език
- Солидни познания по вероятности, статистика и проверка на хипотези
- Практически познания по основни методи за машинно обучение, като класификация, регресия, клъстеризация, класиране, NLP или LLM
- Опит с инструменти за обработка на данни, включително Pandas и NumPy
- Познаване на рамки за машинно обучение като PyTorch, Scikit-learn или XGBoost
- Силен интерес към разпределени системи, софтуерен дизайн, конкурентност, структури от данни и софтуерно инженерство
Придобивки
- Право на бонус за резултати
- Участие в капиталова програма
- Комплексен пакет от придобивки
- Практическо наставничество от старши учени и инженери