Quantcast — цифрлық жарнама мен аудитория туралы деректерді талдауға бағытталған маркетинг, медиа және SaaS компаниясы. Оның Q+ жасанды интеллект платформасы мен Audience Graph жүйесі Connected TV, аудио, бейне, дисплей, мобильді және нативті арнадардағы өлшеу, нысаналау және бағдарламалық медиа орналастыруды қолдайды. Quantcast сонымен қатар cookie файлдарын пайдаланбайтын жарнама шешімдері мен баспагерлерге арналған құралдарды әзірлейді және тұтынушыға тікелей сату, бөлшек сауда, саяхат, ойын индустриясы, қаржы, сондай-ақ B2B және B2C нарықтары сияқты салалардағы жарнама берушілерге, агенттіктерге және компанияларға қызмет көрсетеді.
Quantcast компаниясындағы машиналық оқыту инженері (гибридті жұмыс, Ұлыбритания)
Quantcast компаниясының жасанды интеллектке негізделген жарнама платформасын қолдайтын ауқымды, нақты уақыттағы машиналық оқыту жүйелерін құру және жетілдіру. Модельдеу тәсілдерін сынап, өткізу қабілеті жоғары қызметтерді оңтайландырады және тәжірибелі ғалымдар мен инженерлермен бірлесіп жұмыс істейді.
Сипаттама
- Машиналық оқыту қолданбаларын әзірлеу, іске асыру, тестілеу және ақауларын түзету
- Әр секунд сайын миллиондаған нақты уақыттағы сұрауды өңдейтін жаһандық, ауқымды жүйелерді жетілдіру
- Машиналық оқыту мен модельдеудің жаңа тәсілдерін бағалау үшін эксперименттер жүргізу
- Машиналық оқыту модельдерін жетілдіру үшін жетекші ғалымдармен және инженерлермен жұмыс істеу
- Бағдарламалық жасақтама жасау үздік тәжірибелеріне сай анық, тиімді және қолдауға ыңғайлы код жазу
- Кодты шолуға қатысу және сындарлы техникалық кері байланыс беру
- Жүйедегі тар орындарды анықтап, ауқымдылықты арттыру үшін компоненттерді оңтайландыру
- Ұйымнан тыс машиналық оқыту саласындағы маңызды жетістіктерді қадағалау
- Тәлімгерлік арқылы академиялық теорияны өндірістік ауқымдағы жүйелермен байланыстыру
Талаптар
- Машиналық оқыту немесе қолданбалы статистика саласында екі жылға дейінгі тәжірибе, оған тағылымдамалар немесе ауқымды академиялық жұмыс та кіреді
- Информатика, математика, бағдарламалық жасақтама жасау немесе жақын сала бойынша диплом
- Python, Java немесе салыстырмалы бағдарламалау тілін жақсы меңгеру
- Ықтималдық, статистика және гипотезаларды тексеру бойынша берік білім
- Жіктеу, регрессия, кластерлеу, рейтингтеу, NLP немесе LLM сияқты негізгі машиналық оқыту әдістерін практикалық білу
- Pandas және NumPy қоса алғанда, деректерді өңдеу құралдарымен жұмыс тәжірибесі
- PyTorch, Scikit-learn немесе XGBoost сияқты машиналық оқыту фреймворктерімен таныстық
- Таратылған жүйелерге, бағдарламалық жасақтама дизайнына, параллель орындауға, деректер құрылымдарына және бағдарламалық инженерияға жоғары қызығушылық
Артықшылықтар
- Нәтижеге қарай берілетін бонусқа қатысу құқығы
- Капиталға қатысу мүмкіндігі
- Кешенді жеңілдіктер пакеті
- Аға ғалымдар мен инженерлерден практикалық тәлімгерлік