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A Quantcast é uma empresa de marketing, mídia e SaaS focada em publicidade digital e inteligência de audiência. Sua Suíte de IA (Q+) e seu Audience Graph apoiam a mensuração, a segmentação e a mídia programática em canais de TV conectada, áudio, vídeo, display, dispositivos móveis e mídia nativa. A Quantcast também desenvolve soluções de publicidade sem cookies e ferramentas para publishers, atendendo anunciantes, agências e empresas de setores como venda direta ao consumidor, varejo, viagens, jogos, finanças e mercados B2B e B2C.

Engenheiro(a) de Machine Learning na Quantcast (Híbrido, Reino Unido)

Desenvolva e aprimore sistemas escaláveis de machine learning em tempo real para a plataforma de publicidade orientada por IA da Quantcast. Você testará abordagens de modelagem, otimizará serviços de alto desempenho e colaborará com cientistas e engenheiros experientes.

Descrição

  • Desenvolver, implementar, testar e solucionar problemas em aplicações de machine learning
  • Aprimorar sistemas globais de grande escala que processam milhões de solicitações em tempo real a cada segundo
  • Realizar experimentos para avaliar novas abordagens de machine learning e modelagem
  • Trabalhar com cientistas e engenheiros seniores para aperfeiçoar modelos de machine learning
  • Produzir código claro, eficiente e sustentável, alinhado às melhores práticas de engenharia de software
  • Participar de revisões de código e oferecer feedback técnico construtivo
  • Identificar gargalos do sistema e otimizar componentes para aumentar a escalabilidade
  • Acompanhar avanços relevantes em machine learning fora da organização
  • Conectar a teoria acadêmica a sistemas em escala de produção por meio de mentoria

Requisitos

  • Até dois anos de experiência em machine learning ou estatística aplicada, incluindo estágios ou experiência acadêmica substancial
  • Formação em ciência da computação, matemática, engenharia de software ou área estreitamente relacionada
  • Proficiência em Python, Java ou linguagem de programação comparável
  • Sólidos conhecimentos de probabilidade, estatística e testes de hipóteses
  • Conhecimento prático de métodos essenciais de machine learning, como classificação, regressão, clustering, ranking, PLN ou LLMs
  • Experiência com ferramentas de processamento de dados, incluindo Pandas e NumPy
  • Familiaridade com frameworks de machine learning, como PyTorch, Scikit-learn ou XGBoost
  • Grande interesse por sistemas distribuídos, design de software, concorrência, estruturas de dados e engenharia de software

Benefícios

  • Elegibilidade para bônus por desempenho
  • Participação acionária
  • Pacote abrangente de benefícios
  • Mentoria prática de cientistas e engenheiros seniores

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