adjoe to firma z branży mobilnych technologii reklamowych, która dostarcza wydawcom aplikacji i reklamodawcom narzędzia do monetyzacji, pozyskiwania użytkowników i budowania ich lojalności. Jej wewnętrzna platforma obejmuje adjoe Exchange do mediacji po stronie podaży, a także formaty reklamowe i produkty oparte na SDK, takie jak adjoe Ads, Playtime i adjoe Arcade. Produkty te wykorzystują mechanizmy nagradzania za granie oraz lojalnościowe, aby wspierać przychody, zaangażowanie i retencję użytkowników. adjoe zajmuje się również targetowaniem odbiorców, analityką, przeciwdziałaniem oszustwom i bezpieczeństwem informacji, łącząc reklamodawców z użytkownikami urządzeń mobilnych na dużą skalę.
Starszy naukowiec ds. uczenia maszynowego — generatywne systemy rekomendacji (model hybrydowy, Hamburg)
Poprowadzisz badania i rozwój produkcyjny generatywnych systemów rekomendacji wspierających mobilne produkty reklamowe adjoe. Będziesz tworzyć skalowalne embeddingi, modele rankingowe i rozwiązania AI obsługujące dane ponad 770 milionów użytkowników.
Opis
- Twórz podstawowe reprezentacje uczenia maszynowego i zaawansowane rozwiązania AI dla Playtime Arcade i adjoe Ads
- Opracowuj embeddingi użytkowników, metody rozumienia treści oraz sekwencyjne modele rekomendacji
- Przekształcaj bieżące badania w oprogramowanie produkcyjne zaprojektowane z myślą o opóźnieniu poniżej milisekundy
- Projektuj wieloetapowe architektury rekomendacji obejmujące wyszukiwanie generatywne, głębokie rankingowanie i ponowne rankingowanie
- Obsługuj miliony żądań, korzystając z danych behawioralnych i transakcyjnych ponad 770 milionów użytkowników
- Optymalizuj i wdrażaj duże modele generatywne w wymagających warunkach produkcyjnych
- Badaj i twórz bogate informacyjnie embeddingi użytkowników i reklam
- Zarządzaj cyklem życia AI — od interpretacji badań akademickich i eksperymentów offline po wdrożenie produkcyjne
- Prowadź dyskusje architektoniczne, wspieraj młodszych naukowców i kształtuj agendę badawczą zespołu
Wymagania
- Doktorat z informatyki, statystyki, matematyki lub fizyki albo tytuł magistra poparty bogatym doświadczeniem badawczym w przemyśle
- Publikacje naukowe w wiodących miejscach publikacji, w tym SIGIR, KDD, NeurIPS lub ICLR
- Co najmniej cztery lata doświadczenia w tworzeniu wielkoskalowych systemów rekomendacji w środowiskach o dużej przepustowości, takich jak AdTech, e-commerce lub platformy społecznościowe
- Udokumentowana umiejętność przekładania prac badawczych na niezawodne oprogramowanie gotowe do produkcji
- Doświadczenie w projektowaniu wieloetapowych potoków rekomendacji, w tym wyszukiwania generatywnego, głębokiego rankingowania i ponownego rankingowania
- Praktyczna znajomość PyTorch
- Doświadczenie w optymalizacji systemów o wysokiej współbieżności oraz stosowaniu kwantyzacji i destylacji modeli
- Doświadczenie w tworzeniu embeddingów użytkowników i reklam z wykorzystaniem technik nienadzorowanych i generatywnych
- Umiejętność prowadzenia dyskusji architektonicznych, mentoringu młodszych naukowców i wyznaczania kierunku badań
- Gotowość do pracy stacjonarnej w Hamburgu przez trzy dni w tygodniu
Benefity
- Wsparcie relokacji do Hamburga w Niemczech
- Praca nad systemami używanymi przez setki milionów osób i odpowiedzialnymi za miliardy codziennych decyzji
- Bezpośrednia odpowiedzialność za inicjatywy o dużym wpływie na 770 milionów użytkowników
- Praca w międzynarodowym zespole, którego członkowie pochodzą z ponad 40 krajów
- Rozwój zawodowy poprzez przywództwo badawcze, mentoring i bliską współpracę