Modash
Modash
11 – 50 Ansatte
B2CMarkedsføringSaaS
Modash er et SaaS-markedsføringsselskap som hjelper forbrukermerker med å planlegge, måle og administrere influencer-kampanjer. Plattformen støtter søk etter influencere på Instagram, TikTok og YouTube, med verktøy for å vurdere målgruppers demografi og resultater, følge kampanjer og administrere relasjoner med innholdsskapere. Shopify-integrasjonen hjelper merkevarer med å koble kampanjekoder til kampanjeaktivitet og effektivisere betalingshåndteringen. Teamet utvikler programvare som gjør influencer-markedsføring mer målrettet, målbar og enklere å håndtere.

Senior programvareingeniør innen datasøk hos Modash (fjernarbeid i Frankrike)

Led forbedringer av uthenting, embedding-er, rangering og relevans på Modashs plattform for å finne skapere. Bygg søkeinfrastruktur i stor skala for merkevarer som håndterer influencersamarbeid.

Beskrivelse

  • Forbedre oppdagelsen av skapere blant mer enn 400 millioner profiler og milliarder av mediefiler ved å forbedre uthenting, filtrering, rangering, relevans, ytelse og produktbeslutninger.
  • Utvikle storskalasystemer som oppretter og bruker embedding-er for bilder, video, tekst og lyd.
  • Vurder modeller og teknologier ved å veie kvalitet opp mot latenstid og infrastrukturkostnader.
  • Gjør vellykkede søkeeksperimenter om til pålitelige produksjonssystemer.
  • Definer problemer, innhent krav, utform arkitektur, implementer og lanser funksjoner, mål resultater og iterer.
  • Analyser stadiene for uthenting og rangering for å diagnostisere og løse relevansproblemer.
  • Opprett og valider pipelines for multimodale embedding-er.
  • Samarbeid med Data Insights om å definere datapunkter, vurdere dekning og fastsette behov for datakvalitet.
  • Evaluer reranking-modeller med reelle kundeforespørsler, og mål relevans, latenstid og inferenskostnad.
  • Overvåk produksjonsmålinger, undersøk regresjoner og avgjør om korrigerende tiltak hører hjemme i modeller, data, spørringslogikk eller produktdesign.
  • Samarbeid med Data Core, Data Insights, produktteam, kunder og selskapets ledelse.
  • Delta i introduksjons-, kode-, systemdesign-, team- samt CEO-intervjuer om kultur og samarbeid.

Krav

  • Betydelig erfaring med å bygge storskala data- eller backendprodukter der volum, latenstid, pålitelighet og kostnad er sentrale hensyn.
  • Dokumenterte resultater med å føre produkter fra den første ideen gjennom avgrensning, arkitektur, implementering, lansering, måling og iterasjon.
  • Erfaring med å utforme distribuerte systemer med fokus på gjennomstrømning, feilmoduser, dataflyt, skalerbarhet og driftsmessige avveininger.
  • Produksjonserfaring med å levere LLM-drevne eller agentbaserte funksjoner.
  • Evne til å arbeide selvstendig med uklare eller skiftende problemer.
  • Gode kommunikasjonsevner for å forklare tekniske avveininger til tekniske og ikke-tekniske interessenter.
  • Erfaring fra en produktorganisasjon med høyt tempo.
  • Erfaring med multimodale embedding-er, vektordatabaser, semantisk søk, rangeringsalgoritmer, modelldistribusjon, selvhostede modeller eller GPU-infrastruktur er en fordel.
  • Interesse for skaperøkonomien er en fordel.
  • Mulighet til å overlappe med arbeidstid i GMT+3 ved behov.
  • Teknisk kjennskap til AWS, GCP, Pulumi, Python, TypeScript, Node.js, PySpark, AWS EMR, Airflow, Milvus, Zilliz, Elasticsearch, LLM-batch-API-er, Apache Iceberg, SageMaker, DynamoDB, S3, Glue, Kinesis, Lambda, ECS og Aurora.

Fordeler

  • Mulighet for aksjeopsjoner.
  • Fleksible arbeidstider.
  • Ubegrenset betalt ferie.
  • Støtte til faglig utvikling gjennom kurs, bøker og konferanser.
  • Helhetlig ansvar for utfordrende søkeproblemer, fra første idé til produksjon.
  • Regelmessige firmaturer.
  • Fullt fjernarbeid innenfor Europa.
  • Kompensasjonspakke som kombinerer lønn og aksjeopsjoner.

Relaterte jobber

FICO

Analytisk konsulent på begynnernivå – FICO Scores

FICO
1 001 – 5 000 Ansatte
ForsikringHelsevesenRådgivning

Utvikle prediktive modeller og beslutningsmodeller for FICOs kunder innen finansielle tjenester over hele verden. Analyser store kredittdatamengder og lever løsninger for kredittskåring ved hjelp av statistiske metoder og maskinlæring.

Åpne