SIVAD Consultingは、メリーランド州を拠点とする女性所有のコンサルティング・採用会社で、企業、政府機関、非営利団体に対し、 tailored な人材獲得および人材活用ソリューションを提供しています。サービスには、採用管理、スタッフ増強、リソース管理、ソーシング専門家の提供、プログラムおよびプロジェクト管理、業務プロセス分析・再設計が含まれます。コンサルティング、物流、ヘルスケアの各分野で事業を展開し、迅速な対応、強固な顧客パートナーシップ、採用ライフサイクル全体を通じた候補者の良好な体験を重視しています。
シニアデータ・機械学習エンジニア（広告レコメンデーション）
パブリッシャーのニュースレター向けリアルタイム広告レコメンデーションを支える、広告マッチングと機械学習基盤を担当します。ランキングシステム、データパイプライン、実験ツールを構築し、関連性と事業成果を高めます。
仕事内容
- 広告マッチングスタック全体の開発を主導します。
- 機械学習モデル、サービングシステム、およびその基盤プラットフォームを構築します。
- 広告と受信者をマッチングするための検索、ランキング、再ランキングシステムを開発します。
- パブリッシャーのニュースレターで広告をリアルタイムに選択するための埋め込み表現とベクトル検索基盤を構築します。
- 統合ランキングシステムを通じて、クリック率、広告費用対効果、パブリッシャー収益、購読者との関連性を高めます。
- オフライン学習、オンライン推論、および両者の整合性を含む特徴量ストアとモデルサービング経路を管理します。
- データパイプラインの信頼性と健全性を維持します。
- 大規模言語モデルと基盤モデルを、購読者のタグ付け、コンテンツ理解、ユーザーモデリングに活用します。
- オンライン学習、フィードバックループ、信頼性の高い ETL・ELT パイプライン、dbt やデータウェアハウスの変換処理など、新しい取り組みを試作から本番環境まで進めます。
- ダッシュボードと自動スコアカードを作成し、パフォーマンス、クリック率、タグのカバー率などの主要指標をリアルタイムで追跡します。
- CTO、CEO、エンジニアリングチームと連携し、レコメンデーションシステムの拡張作業の優先順位と順序を決めます。
- リーダー職を目指して成長し、機械学習チームを立ち上げて率いる機会があります。
応募要件
- レコメンデーション、ランキング、または広告システムの経験が3年以上あること。
- 本番環境での機械学習またはデータエンジニアリングの経験が5年以上16年以下あること。
- 検索、ランキング、サービング、評価を含むレコメンデーションシステムの複数領域を、エンドツーエンドで担当した経験。
- 広告ランキング、クリック率・コンバージョン予測、広告マッチングなど、広告レコメンデーションモデルの経験。
- FAISS、Milvus、Pinecone、pgvector など、埋め込み表現とリアルタイムベクトル検索ツールの経験。
- 創業者としての経験、またはアーリーステージのスタートアップでの勤務経験。
- ニューヨーク市周辺、または米国の近隣タイムゾーンに居住し、四半期ごとにニューヨーク市へ出張できること。
- データパイプラインと、SQL・dbt による変換レイヤーまたは同等の仕組みを構築・保守した経験。
- 機械学習チームを構築した経験。
- コンピューターサイエンスまたは機械学習の修士号・博士号があれば望ましいですが、必須ではありません。
福利厚生
- 機械学習チームを立ち上げて率いる機会。
- 高い裁量のもと、広告マッチングスタック全体をエンドツーエンドで担当できます。
