Quantcast yra rinkodaros, žiniasklaidos ir SaaS įmonė, daugiausia dėmesio skirianti skaitmeninei reklamai ir auditorijų žvalgybai. Jos „AI Suite“ (Q+) ir „Audience Graph“ padeda vykdyti matavimą, taikymą ir programinę žiniasklaidą prijungtosios televizijos, garso, vaizdo, vaizdinės reklamos, mobiliuosiuose ir vietinės reklamos kanaluose. Quantcast taip pat kuria reklamos be slapukų sprendimus ir leidėjams skirtus įrankius, aptarnaudama reklamos užsakovus, agentūras ir įmones, veikiančias tokiose srityse kaip tiesioginis pardavimas vartotojams, mažmeninė prekyba, kelionės, žaidimai, finansai bei B2B ir B2C rinkos.
Mašininio mokymosi inžinierius Quantcast (hibridinis darbas, Jungtinė Karalystė)
Kurkite ir tobulinkite keičiamo masto realiojo laiko mašininio mokymosi sistemas, palaikančias „Quantcast“ dirbtiniu intelektu grindžiamą reklamos platformą. Išbandysite modeliavimo metodus, optimizuosite didelio pralaidumo paslaugas ir bendradarbiausite su patyrusiais mokslininkais bei inžinieriais.
Aprašymas
- Kurkite, diekite, testuokite ir šalinkite mašininio mokymosi taikomųjų programų problemas
- Tobulinkite pasaulines didelio masto sistemas, kurios kas sekundę apdoroja milijonus realiojo laiko užklausų
- Atlikite eksperimentus, kad įvertintumėte naujus mašininio mokymosi ir modeliavimo metodus
- Dirbkite su vyresniaisiais mokslininkais ir inžinieriais tobulindami mašininio mokymosi modelius
- Kurkite aiškų, efektyvų ir prižiūrimą kodą, laikydamiesi geriausios programinės įrangos kūrimo praktikos
- Dalyvaukite kodo peržiūrose ir teikite konstruktyvų techninį grįžtamąjį ryšį
- Nustatykite sistemų našumo ribojimus ir optimizuokite komponentus, kad būtų užtikrintas didesnis mastelio keitimas
- Sekite svarbią mašininio mokymosi pažangą už organizacijos ribų
- Mentorystės pagalba susiekite akademinę teoriją su gamybinio masto sistemomis
Reikalavimai
- Iki dvejų metų mašininio mokymosi arba taikomosios statistikos patirties, įskaitant praktiką ar reikšmingą akademinę veiklą
- Informatikos, matematikos, programinės įrangos inžinerijos arba artimos krypties išsilavinimas
- Python, Java arba panašios programavimo kalbos mokėjimas
- Geros tikimybių, statistikos ir hipotezių tikrinimo žinios
- Praktinės pagrindinių mašininio mokymosi metodų, tokių kaip klasifikavimas, regresija, klasterizavimas, reitingavimas, natūraliosios kalbos apdorojimas ar didieji kalbos modeliai, žinios
- Patirtis dirbant su duomenų apdorojimo įrankiais, įskaitant „Pandas“ ir „NumPy“
- Mašininio mokymosi sistemų, tokių kaip „PyTorch“, „Scikit-learn“ ar „XGBoost“, išmanymas
- Didelis susidomėjimas paskirstytosiomis sistemomis, programinės įrangos projektavimu, lygiagretumu, duomenų struktūromis ir programinės įrangos kūrimu
Privalumai
- Galimybė gauti veiklos rezultatų premiją
- Dalyvavimas akcijų nuosavybėje
- Išsamus naudų paketas
- Praktinė patyrusių mokslininkų ir inžinierių mentorystė