Modash е SaaS маркетингова компания, която помага на потребителските брандове да планират, измерват и управляват кампании с инфлуенсъри. Платформата ѝ поддържа откриване на инфлуенсъри в Instagram, TikTok и YouTube и предлага инструменти за оценка на демографските характеристики и представянето на аудиторията, проследяване на кампании и управление на отношенията с криейтъри. Интеграцията със Shopify помага на брандовете да свързват промоционалните кодове с активността по кампаниите и да улесняват управлението на плащанията. Екипът създава софтуер, който прави инфлуенсър маркетинга по-целенасочен, измерим и лесен за управление.
Старши софтуерен инженер за търсене на данни в Modash (дистанционна работа от Франция)
Ръководете подобренията в извличането, embedding-ите, класирането и релевантността в платформата на Modash за откриване на създатели. Изграждайте мащабна инфраструктура за търсене за брандове, които управляват партньорства с инфлуенсъри.
Описание
- Подобрявайте откриването на създатели в над 400 милиона профила и милиарди медийни файлове чрез усъвършенстване на извличането, филтрирането, класирането, релевантността, производителността и продуктовите решения.
- Разработвайте мащабни системи, които създават и прилагат embedding-и за изображения, видео, текст и аудио.
- Оценявайте модели и технологии, като съпоставяте качеството с латентността и разходите за инфраструктура.
- Превръщайте успешните експерименти с търсенето в надеждни продукционни системи.
- Дефинирайте проблеми, събирайте изисквания, проектирайте архитектура, имплементирайте и пускайте функционалности, измервайте резултатите и итерирайте.
- Анализирайте етапите на извличане и класиране, за да диагностицирате и отстранявате проблеми с релевантността.
- Създавайте и валидирайте мултимодални pipeline-и за embedding-и.
- Работете с екипа Data Insights за дефиниране на точки от данни, оценяване на обхвата и установяване на нуждите от качество на данните.
- Оценявайте модели за повторно класиране чрез реални клиентски заявки, като измервате релевантност, латентност и разходи за инференция.
- Наблюдавайте продукционните метрики, разследвайте регресии и решавайте дали коригиращите действия трябва да бъдат в моделите, данните, логиката на заявките или продуктовия дизайн.
- Партнирайте си с екипите Data Core, Data Insights и продуктовите екипи, клиентите и ръководството на компанията.
- Участвайте във въвеждащи, програмни, системно-дизайнерски, екипни и CEO интервюта за култура и съответствие.
Изисквания
- Значителен опит в изграждането на мащабни продукти за данни или backend системи, при които обемът, латентността, надеждността и разходите са основни фактори.
- Доказан опит в развитието на продукти от първоначалната концепция през обхвата, архитектурата, имплементацията, пускането, измерването и итерациите.
- Опит в проектирането на разпределени системи с внимание към пропускателната способност, сценариите на отказ, потока на данните, мащабируемостта и оперативните компромиси.
- Продукционен опит с доставяне на възможности, задвижвани от LLM или агенти.
- Способност за самостоятелна работа по неясни или развиващи се проблеми.
- Силни комуникационни умения за обясняване на технически компромиси на технически и нетехнически заинтересовани страни.
- Опит в работа в бързо развиваща се продуктова организация.
- Опитът с мултимодални embedding-и, векторни бази данни, семантично търсене, алгоритми за класиране, внедряване на модели, самостоятелно хоствани модели или GPU инфраструктура е предимство.
- Интересът към икономиката на създателите е полезен.
- Възможност за припокриване с работното време по GMT+3 при необходимост.
- Технически познания по AWS, GCP, Pulumi, Python, TypeScript, Node.js, PySpark, AWS EMR, Airflow, Milvus, Zilliz, Elasticsearch, batch API за LLM, Apache Iceberg, SageMaker, DynamoDB, S3, Glue, Kinesis, Lambda, ECS и Aurora.
Придобивки
- Възможност за придобиване на опции върху акции.
- Гъвкаво работно време.
- Неограничен платен отпуск.
- Подкрепа за професионално развитие чрез курсове, книги и конференции.
- Пълна собственост върху предизвикателни проблеми с търсенето от първоначалната идея до продукцията.
- Редовни фирмени срещи извън офиса.
- Изцяло дистанционна работа в Европа.
- Компенсационен пакет, съчетаващ заплата и опции върху акции.