adjoe ist ein Mobile-Adtech-Unternehmen, das App-Publishern und Werbetreibenden Tools für Monetarisierung, Nutzergewinnung und Kundenbindung bietet. Die hauseigene Plattform umfasst adjoe Exchange für die Mediation auf der Angebotsseite sowie Werbeformate und SDK-basierte Produkte wie adjoe Ads, Playtime und adjoe Arcade. Diese Produkte nutzen belohnungsbasierte Gaming- und Loyalty-Mechaniken, um Umsatz, Engagement und Bindung zu unterstützen. Darüber hinaus konzentriert sich adjoe auf Zielgruppenansprache, Analysen, Maßnahmen gegen Betrug und Informationssicherheit und verbindet Werbetreibende in großem Maßstab mit mobilen Nutzern.
Senior Research Scientist für maschinelles Lernen – Generative Empfehlungen (Hamburg, hybrid)
Leite die Forschung und Produktentwicklung generativer Empfehlungssysteme für adjoes mobile Werbeprodukte. Entwickle skalierbare Embeddings, Rankingmodelle und KI-Funktionen für Daten von mehr als 770 Millionen Nutzern.
Beschreibung
- Entwickle grundlegende Repräsentationen für maschinelles Lernen und fortschrittliche KI-Funktionen für Playtime Arcade und adjoe Ads
- Entwickle Nutzer-Embeddings, Methoden zum Inhaltsverständnis und sequenzielle Empfehlungsmodelle
- Überführe aktuelle Forschung in produktionsreife Software mit einer Latenz von unter einer Millisekunde
- Entwirf mehrstufige Empfehlungsarchitekturen für Generative Retrieval, Deep Ranking und Re-Ranking
- Unterstütze Millionen von Anfragen mit Verhaltens- und Transaktionsdaten von mehr als 770 Millionen Nutzern
- Optimiere große generative Modelle und bringe sie unter anspruchsvollen Produktionsbedingungen zum Einsatz
- Untersuche und entwickle informationsreiche Embeddings für Nutzer und Werbeanzeigen
- Steuere den gesamten KI-Lebenszyklus – von der Einordnung wissenschaftlicher Forschung und Offline-Experimenten bis zur Veröffentlichung in der Produktion
- Leite Architekturdiskussionen, unterstütze Junior Scientists und gestalte die Forschungsagenda des Teams mit
Anforderungen
- Promotion in Informatik, Statistik, Mathematik oder Physik oder ein Masterabschluss mit umfangreicher Forschungserfahrung in der Industrie
- Forschungspublikationen in führenden Fachkonferenzen wie SIGIR, KDD, NeurIPS oder ICLR
- Mindestens vier Jahre Erfahrung in der Entwicklung großskaliger Empfehlungssysteme in Umgebungen mit hohem Durchsatz, etwa in AdTech, E-Commerce oder sozialen Plattformen
- Nachweisliche Fähigkeit, Forschungsergebnisse in zuverlässige, produktionsreife Software zu überführen
- Erfahrung im Entwurf mehrstufiger Empfehlungs-Pipelines, einschließlich Generative Retrieval, Deep Ranking und Re-Ranking
- Praktische Erfahrung mit PyTorch
- Erfahrung in der Optimierung hochgradig nebenläufiger Systeme sowie mit Modellquantisierung und -distillation
- Erfahrung in der Entwicklung von Nutzer- und Werbe-Embeddings mit unüberwachten und generativen Verfahren
- Fähigkeit, Architekturdiskussionen zu leiten, Junior Scientists zu betreuen und die Forschungsrichtung festzulegen
- Bereitschaft, drei Tage pro Woche vor Ort in Hamburg zu arbeiten
Zusatzleistungen
- Unterstützung beim Umzug nach Hamburg, Deutschland
- Arbeite an Systemen, die von Hunderten Millionen Menschen genutzt werden und täglich für Milliarden von Entscheidungen verantwortlich sind
- Übernimm direkt Verantwortung für wirkungsvolle Initiativen mit Einfluss auf 770 Millionen Nutzer
- Arbeite in einem internationalen Team mit Kolleginnen und Kollegen aus mehr als 40 Ländern
- Entwickle dich fachlich durch Forschungsleitung, Mentoring und enge Zusammenarbeit weiter