Modash est une entreprise de marketing SaaS qui aide les marques de produits de grande consommation à planifier, mesurer et gérer leurs campagnes d’influence. Sa plateforme permet de rechercher des influenceurs sur Instagram, TikTok et YouTube, d’évaluer les données démographiques et les performances de leur audience, de suivre les campagnes et de gérer les relations avec les créateurs. L’intégration avec Shopify aide les marques à relier les codes promotionnels à l’activité des campagnes et à simplifier la gestion des paiements. L’équipe développe des logiciels pour rendre le marketing d’influence plus ciblé, mesurable et facile à gérer.
Ingénieur logiciel senior en recherche de données chez Modash (télétravail depuis la France)
Pilotez les améliorations de la récupération, des embeddings, du classement et de la pertinence sur la plateforme de découverte de créateurs de Modash. Développez une infrastructure de recherche à grande échelle pour les marques qui gèrent des partenariats avec des influenceurs.
Description
- Faites progresser la découverte de créateurs sur plus de 400 millions de profils et des milliards de fichiers multimédias en améliorant la récupération, le filtrage, le classement, la pertinence, les performances et les décisions produit.
- Développez des systèmes à grande échelle qui créent et appliquent des embeddings pour les images, les vidéos, les textes et les fichiers audio.
- Évaluez les modèles et les technologies en mettant en balance la qualité, la latence et le coût de l’infrastructure.
- Transformez les expériences de recherche réussies en systèmes de production fiables.
- Définissez les problèmes, recueillez les exigences, concevez l’architecture, implémentez et publiez les fonctionnalités, mesurez les résultats et itérez.
- Analysez les étapes de récupération et de classement afin de diagnostiquer et de résoudre les problèmes de pertinence.
- Créez et validez des pipelines d’embeddings multimodaux.
- Travaillez avec Data Insights pour définir les points de données, évaluer la couverture et établir les besoins en matière de qualité des données.
- Évaluez les modèles de reranking à l’aide de requêtes client réelles, en mesurant la pertinence, la latence et le coût d’inférence.
- Surveillez les métriques de production, étudiez les régressions et déterminez si les mesures correctives doivent concerner les modèles, les données, la logique des requêtes ou la conception du produit.
- Collaborez avec Data Core, Data Insights, les équipes produit, les clients et la direction de l’entreprise.
- Participez aux entretiens d’introduction, de programmation, de conception de systèmes, d’équipe, ainsi qu’aux entretiens sur la culture et l’alignement avec le CEO.
Exigences
- Expérience significative dans la création de produits de données ou backend à grande échelle, où le volume, la latence, la fiabilité et le coût sont des enjeux centraux.
- Expérience avérée dans le développement de produits, du concept initial au cadrage, à l’architecture, à l’implémentation, au lancement, à la mesure et à l’itération.
- Expérience dans la conception de systèmes distribués, avec une attention portée au débit, aux modes de défaillance, au flux de données, à l’évolutivité et aux compromis opérationnels.
- Expérience en production dans la mise en œuvre de fonctionnalités fondées sur des LLM ou des agents.
- Capacité à travailler de manière autonome sur des problèmes peu clairs ou en évolution.
- Excellentes compétences de communication pour expliquer les compromis techniques aux parties prenantes techniques et non techniques.
- Expérience au sein d’une organisation produit évoluant rapidement.
- Une expérience des embeddings multimodaux, des bases de données vectorielles, de la recherche sémantique, des algorithmes de classement, du déploiement de modèles, des modèles auto-hébergés ou de l’infrastructure GPU est un plus.
- Un intérêt pour l’économie des créateurs est apprécié.
- Disponibilité pour travailler avec des horaires se chevauchant avec GMT+3 lorsque nécessaire.
- Familiarité technique avec AWS, GCP, Pulumi, Python, TypeScript, Node.js, PySpark, AWS EMR, Airflow, Milvus, Zilliz, Elasticsearch, les API de traitement par lots de LLM, Apache Iceberg, SageMaker, DynamoDB, S3, Glue, Kinesis, Lambda, ECS et Aurora.
Avantages
- Éligibilité aux stock-options.
- Horaires de travail flexibles.
- Congés payés illimités.
- Soutien au développement professionnel par des formations, des livres et des conférences.
- Responsabilité de bout en bout sur des problèmes de recherche complexes, de l’idée initiale à la production.
- Séminaires réguliers de l’entreprise.
- Travail entièrement à distance en Europe.
- Package de rémunération combinant salaire et stock-options.