adjoe es una empresa de tecnología publicitaria móvil que ofrece a editores de aplicaciones y anunciantes herramientas para la monetización, la adquisición de usuarios y la fidelización. Su plataforma propia incluye adjoe Exchange para la mediación del lado de la oferta, además de formatos publicitarios y productos basados en SDK, como adjoe Ads, Playtime y adjoe Arcade. Estos productos utilizan mecánicas de juegos con recompensas y programas de fidelización para impulsar los ingresos, la interacción y la retención. adjoe también se centra en la segmentación de audiencias, el análisis, las medidas antifraude y la seguridad de la información, conectando a anunciantes con usuarios móviles a gran escala.
Científico sénior de investigación en aprendizaje automático – Recomendación generativa (híbrido en Hamburgo)
Lidera la investigación y el desarrollo de producción de sistemas de recomendación generativa para los productos de publicidad móvil de adjoe. Crea embeddings escalables, modelos de ranking y capacidades de IA que procesan datos de más de 770 millones de usuarios.
Descripción
- Crea representaciones fundamentales de aprendizaje automático y capacidades avanzadas de IA para Playtime Arcade y adjoe Ads
- Desarrolla embeddings de usuarios, métodos de comprensión de contenido y modelos de recomendación secuencial
- Convierte la investigación actual en software listo para producción, diseñado para una latencia inferior a un milisegundo
- Diseña arquitecturas de recomendación de varias etapas que abarcan Generative Retrieval, Deep Ranking y re-ranking
- Admite millones de solicitudes utilizando datos de comportamiento y transaccionales de más de 770 millones de usuarios
- Optimiza e implementa grandes modelos generativos en condiciones de producción exigentes
- Investiga y desarrolla embeddings ricos en información para usuarios y anuncios
- Gestiona el ciclo de vida de la IA, desde la interpretación de investigaciones académicas y la experimentación offline hasta el lanzamiento en producción
- Guía los debates de arquitectura, apoya a científicos junior e influye en la agenda de investigación del equipo
Requisitos
- Doctorado en informática, estadística, matemáticas o física, o un máster respaldado por una amplia experiencia de investigación en la industria
- Publicaciones de investigación en conferencias destacadas, como SIGIR, KDD, NeurIPS o ICLR
- Al menos cuatro años de experiencia desarrollando sistemas de recomendación a gran escala en entornos de alto rendimiento, como AdTech, comercio electrónico o plataformas sociales
- Capacidad demostrada para convertir trabajos de investigación en software fiable y listo para producción
- Experiencia diseñando pipelines de recomendación de varias etapas, incluidos Generative Retrieval, Deep Ranking y re-ranking
- Dominio práctico de PyTorch
- Experiencia optimizando sistemas de alta concurrencia y aplicando cuantización y destilación de modelos
- Experiencia desarrollando embeddings de usuarios y publicidad mediante técnicas no supervisadas y generativas
- Capacidad para liderar debates de arquitectura, orientar a científicos junior y definir la dirección de investigación
- Disponibilidad para trabajar presencialmente en Hamburgo tres días a la semana
Beneficios
- Ayuda para la reubicación a Hamburgo, Alemania
- Trabajar en sistemas utilizados por cientos de millones de personas y responsables de miles de millones de decisiones diarias
- Responsabilidad directa sobre iniciativas de gran impacto que afectan a 770 millones de usuarios
- Trabajar en un equipo internacional formado por compañeros de más de 40 países
- Desarrollarse profesionalmente mediante liderazgo de investigación, mentoría y colaboración estrecha