MediaRadar, Inc.
MediaRadar, Inc.
201 – 500 Mitarbeitende
MarketingSaaSWerbung
MediaRadar, Inc. ist ein SaaS-Unternehmen für Marketing und Werbung, das Tools für Werbeanalysen für Medienvermarkter, Werbetreibende und Agenturen entwickelt. Seine Plattform führt Daten zu mehr als 4 Millionen Marken und den zugehörigen Kontakten zusammen. Dadurch können Teams potenzielle Kunden identifizieren, Werbeaktivitäten bewerten, Medieninvestitionen planen, Kaufentscheidungen unterstützen und den Vertrieb effektiver gestalten. MediaRadar nutzt KI-gestützte Analysen, um Werbedaten in praxisnahe Erkenntnisse für die Planung des Mediamix und umsatzorientierte Entscheidungen im gesamten Adtech-Ökosystem umzuwandeln.

KI-Ingenieur – Hybrid in Madrid

Entwickle skalierbare Machine-Learning-, Retrieval-Augmented-Generation- und Multi-Agent-Systeme für MediaRadars Plattform für Werbeintelligenz. Entwickle Attributionsmodelle, Vektorsuchfunktionen und beobachtbare KI-Workflows.

Beschreibung

  • Entwirf und implementiere eigenständig skalierbare Machine-Learning-Lösungen
  • Entwickle und optimiere Klassifizierungs- und Attributionssysteme für komplexe Datensätze, einschließlich Werbemitteln und der globalen Zusammenführung doppelter Marken
  • Wende Chain-of-Thought-Prompting-Techniken an und entwickle Multi-Agent-Workflows
  • Verbessere die Vektorisierungsleistung und führe Datenbankmigrationen mit Alembic durch
  • Betreibe hochleistungsfähige Datenaufnahme-Pipelines mit wenig Aufsicht
  • Implementiere Schutzmechanismen und Langfuse-Observability für erklärbare und zuverlässige KI-Ergebnisse
  • Nutze KI-Entwicklungstools und Large Language Models, um die Produktivität im Engineering zu steigern

Anforderungen

  • Abgeschlossenes anspruchsvolles Studium der Informatik oder Telekommunikation
  • Umfassende Kenntnisse in sauberem Code, Softwarearchitektur und skalierbarem Systemdesign
  • Aktive Teilnahme an Hackathons oder ein Portfolio anspruchsvoller persönlicher Projekte
  • Fähigkeit, in internationalen Rollen effektiv mit wenig Aufsicht und ohne kontinuierliche Unterstützung durch eine Teamleitung zu arbeiten
  • Fortgeschrittene Python-Kenntnisse, einschließlich Typisierung, asynchroner Programmierung und Leistungsoptimierung
  • Fundierte Kenntnisse in SQL und Vektordatenbanken, einschließlich pg_trgm und HNSW
  • Erfahrung mit der Entwicklung und Bereitstellung von RAG-Pipelines und LLM-Agenten
  • Kenntnisse im visionsbasierten maschinellen Lernen, der Erkennung von Fensterkontexten und der Skalierung von Multi-Agent-Systemen

Zusatzleistungen

  • Inklusiver und zugänglicher Arbeitsplatz
  • Arbeitgeber mit Chancengleichheit
  • Angemessene Vorkehrungen während des Bewerbungs- und Vorstellungsgesprächsprozesses

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