Quantcast
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Quantcast est une entreprise de marketing, de médias et de SaaS spécialisée dans la publicité numérique et l’intelligence des audiences. Sa suite d’IA (Q+) et son Audience Graph permettent la mesure, le ciblage et l’achat média programmatique sur les canaux de télévision connectée, audio, vidéo, display, mobile et publicité native. Quantcast développe également des solutions publicitaires sans cookies et des outils pour les éditeurs, au service des annonceurs, des agences et des entreprises de secteurs tels que la vente directe aux consommateurs, le commerce de détail, les voyages, les jeux vidéo, la finance et les marchés B2B et B2C.

Ingénieur(e) Machine Learning chez Quantcast (Hybride, Royaume-Uni)

Développez et améliorez des systèmes de machine learning évolutifs et en temps réel pour la plateforme publicitaire fondée sur l’IA de Quantcast. Vous testerez des approches de modélisation, optimiserez des services à haut débit et collaborerez avec des scientifiques et ingénieurs expérimentés.

Description

  • Développer, implémenter, tester et résoudre les problèmes d’applications de machine learning
  • Améliorer des systèmes globaux à grande échelle traitant des millions de requêtes en temps réel chaque seconde
  • Mener des expériences pour évaluer de nouvelles approches de machine learning et de modélisation
  • Travailler avec des scientifiques et ingénieurs seniors pour affiner les modèles de machine learning
  • Produire un code clair, efficace et maintenable, conforme aux bonnes pratiques d’ingénierie logicielle
  • Participer aux revues de code et fournir des retours techniques constructifs
  • Identifier les goulots d’étranglement du système et optimiser les composants pour améliorer l’évolutivité
  • Suivre les avancées pertinentes du machine learning au-delà de l’organisation
  • Relier la théorie académique aux systèmes à l’échelle de la production grâce au mentorat

Exigences

  • Jusqu’à deux ans d’expérience en machine learning ou en statistiques appliquées, stages ou travaux universitaires substantiels compris
  • Diplôme en informatique, mathématiques, ingénierie logicielle ou discipline étroitement apparentée
  • Maîtrise de Python, Java ou d’un langage de programmation comparable
  • Solides connaissances en probabilités, statistiques et tests d’hypothèses
  • Connaissance pratique des principales méthodes de machine learning, comme la classification, la régression, le clustering, le ranking, le TAL ou les LLM
  • Expérience des outils de traitement des données, notamment Pandas et NumPy
  • Familiarité avec des frameworks de machine learning tels que PyTorch, Scikit-learn ou XGBoost
  • Fort intérêt pour les systèmes distribués, la conception logicielle, la concurrence, les structures de données et l’ingénierie logicielle

Avantages

  • Éligibilité à une prime de performance
  • Participation au capital
  • Package complet d’avantages sociaux
  • Mentorat pratique assuré par des scientifiques et ingénieurs seniors

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