Quantcast
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501 – 1.000 Mitarbeitende
MarketingMedienSaaS
Quantcast ist ein Marketing-, Medien- und SaaS-Unternehmen, das sich auf digitale Werbung und Zielgruppenanalysen spezialisiert hat. Die KI-Suite Q+ und der Audience Graph unterstützen die Messung, Zielgruppenansprache und programmatische Ausspielung von Medien über Connected TV, Audio, Video, Display, Mobilgeräte und native Kanäle hinweg. Darüber hinaus entwickelt Quantcast cookielose Werbelösungen und Tools für Publisher und bedient Werbetreibende, Agenturen sowie Unternehmen aus Bereichen wie Direct-to-Consumer, Einzelhandel, Reisen, Gaming, Finanzen sowie B2B- und B2C-Märkten.

Machine-Learning-Ingenieur bei Quantcast (Hybrid, UK)

Entwickle und verbessere skalierbare Echtzeit-Machine-Learning-Systeme für Quantcasts KI-gestützte Werbeplattform. Teste Modellierungsansätze, optimiere leistungsstarke Dienste und arbeite mit erfahrenen Wissenschaftlern und Ingenieuren zusammen.

Beschreibung

  • Entwickle, implementiere, teste und behebe Fehler in Machine-Learning-Anwendungen
  • Verbessere globale Systeme im großen Maßstab, die mehrere Millionen Echtzeitanfragen pro Sekunde verarbeiten
  • Führe Experimente durch, um neue Machine-Learning- und Modellierungsansätze zu bewerten
  • Arbeite mit erfahrenen Wissenschaftlern und Ingenieuren zusammen, um Machine-Learning-Modelle weiterzuentwickeln
  • Erstelle klaren, effizienten und wartbaren Code gemäß bewährten Softwareentwicklungspraktiken
  • Nimm an Code-Reviews teil und gib konstruktives technisches Feedback
  • Identifiziere Systemengpässe und optimiere Komponenten für eine höhere Skalierbarkeit
  • Verfolge relevante Fortschritte im Machine Learning außerhalb der Organisation
  • Verbinde durch Mentoring akademische Theorie mit Systemen im Produktionsmaßstab

Anforderungen

  • Bis zu zwei Jahre Erfahrung im Machine Learning oder in angewandter Statistik, einschließlich Praktika oder umfangreicher akademischer Arbeit
  • Abschluss in Informatik, Mathematik, Softwaretechnik oder einer eng verwandten Fachrichtung
  • Beherrschung von Python, Java oder einer vergleichbaren Programmiersprache
  • Fundierte Kenntnisse in Wahrscheinlichkeit, Statistik und Hypothesentests
  • Praktische Kenntnisse grundlegender Machine-Learning-Methoden wie Klassifikation, Regression, Clustering, Ranking, NLP oder LLMs
  • Erfahrung mit Datenverarbeitungswerkzeugen wie Pandas und NumPy
  • Vertrautheit mit Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch, Scikit-learn oder XGBoost
  • Starkes Interesse an verteilten Systemen, Softwaredesign, Nebenläufigkeit, Datenstrukturen und Softwareentwicklung

Zusatzleistungen

  • Anspruch auf einen leistungsabhängigen Bonus
  • Beteiligung am Eigenkapital
  • Umfassendes Leistungspaket
  • Praxisnahes Mentoring durch erfahrene Wissenschaftler und Ingenieure

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