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SIVAD Consulting
SIVAD Consulting
1 – 10 Mitarbeitende
BeratungGesundheitswesenLogistik
SIVAD Consulting ist ein von einer Frau geführtes Beratungs- und Personalvermittlungsunternehmen mit Sitz in Maryland, das Unternehmen, Behörden und gemeinnützige Organisationen mit maßgeschneiderten Lösungen für die Personalgewinnung und Workforce-Planung unterstützt. Zu den Dienstleistungen gehören Recruiting-Management, Personalverstärkung, Ressourcenmanagement, die Vermittlung von Spezialisten für die Personalsuche, Programm- und Projektmanagement sowie die Analyse und Neugestaltung von Geschäftsprozessen. Das Unternehmen ist in den Bereichen Beratung, Logistik und Gesundheitswesen tätig und legt besonderen Wert auf eine schnelle Umsetzung, starke Kundenbeziehungen und eine positive Erfahrung für Bewerberinnen und Bewerber während des gesamten Einstellungsprozesses.
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Stellen im Unternehmen

Senior Engineer für Daten und maschinelles Lernen – Anzeigenempfehlungen

Verantworte das Anzeigen-Matching und die Infrastruktur für maschinelles Lernen hinter Echtzeit-Empfehlungen in Publisher-Newslettern. Entwickle Rankingsysteme, Datenpipelines und Experimente, um Relevanz und Geschäftsergebnisse zu verbessern.

USVereinigte StaatenNYNew York
200.000 $ – 300.000 $ / Jahr
HybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischMachine-Learning-Ingenieur
ETLSQL

Beschreibung

  • Verantworte die Entwicklung des gesamten Anzeigen-Matching-Systems.
  • Entwickle Modelle für maschinelles Lernen, Serving-Systeme und die zugrunde liegende Plattform.
  • Entwickle Retrieval-, Ranking- und Re-Ranking-Systeme, um Anzeigen den Empfängerinnen und Empfängern zuzuordnen.
  • Baue Embedding- und Vektorsuchinfrastruktur für die Echtzeit-Auswahl von Anzeigen in Publisher-Newslettern auf.
  • Verbessere mithilfe eines einheitlichen Rankingsystems die Klickraten, den Werbeumsatz im Verhältnis zu den Ausgaben der Werbetreibenden, die Publisher-Einnahmen und die Relevanz für Abonnentinnen und Abonnenten.
  • Verantworte den Feature Store und den Model-Serving-Prozess – vom Offline-Training über die Online-Inferenz bis zur Konsistenz zwischen beiden.
  • Sorge für zuverlässige und stabile Datenpipelines.
  • Nutze Large Language Models und Foundation Models für die Verschlagwortung von Abonnentinnen und Abonnenten, das Verständnis von Inhalten und die Modellierung von Nutzerinnen und Nutzern.
  • Führe neue Vorhaben vom Prototyp bis in den Produktivbetrieb, darunter Online-Learning, Feedbackschleifen, zuverlässige ETL- und ELT-Pipelines sowie dbt- oder Data-Warehouse-Transformationen.
  • Erstelle Dashboards und automatisierte Scorecards, um Leistung, Klickraten, Tag-Abdeckung und weitere wichtige Kennzahlen in Echtzeit zu überwachen.
  • Arbeite mit CTO, CEO und Engineering-Team zusammen, um die Skalierung des Empfehlungssystems zu priorisieren und zu planen.
  • Entwickle dich in Richtung einer Führungsrolle weiter und erhalte die Möglichkeit, ein Team für maschinelles Lernen aufzubauen und zu leiten.

Anforderungen

  • Mindestens drei Jahre Erfahrung mit Empfehlungssystemen, Rankings oder Werbesystemen.
  • Fünf bis 16 Jahre Berufserfahrung im produktiven Einsatz von maschinellem Lernen oder im Data Engineering.
  • Erfahrung mit der durchgängigen Verantwortung für mehrere Bereiche eines Empfehlungssystems, darunter Retrieval, Ranking, Serving und Evaluierung.
  • Erfahrung mit Werbeempfehlungsmodellen, etwa Anzeigenranking, Klick- oder Conversion-Prognosen oder Anzeigen-Matching.
  • Erfahrung mit Embeddings und Echtzeit-Vektorsuchtools wie FAISS, Milvus, Pinecone, pgvector oder ähnlichen Lösungen.
  • Erfahrung als Gründerin oder Gründer oder in einem Start-up in der Frühphase.
  • Wohnsitz im Großraum New York City oder einer nahegelegenen US-Zeitzone sowie die Möglichkeit, vierteljährlich nach New York City zu reisen.
  • Erfahrung im Aufbau und in der Pflege von Datenpipelines sowie einer SQL- und dbt-Transformationsschicht oder einer gleichwertigen Lösung.
  • Frühere Erfahrung im Aufbau eines Teams für maschinelles Lernen.
  • Ein Master- oder Promotionsabschluss in Informatik oder maschinellem Lernen ist erwünscht, aber keine Voraussetzung.

Zusatzleistungen

  • Möglichkeit, ein Team für maschinelles Lernen aufzubauen und zu leiten.
  • Eine Rolle mit viel Eigenverantwortung und durchgängiger Zuständigkeit für das Anzeigen-Matching-System.

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