Quantcast — маркетинговая, медийная и SaaS-компания, специализирующаяся на цифровой рекламе и анализе аудитории. Ее платформа AI Suite (Q+) и Audience Graph поддерживают измерение эффективности, таргетинг и программную закупку рекламы на каналах подключенного телевидения, аудио, видео, дисплейной, мобильной и нативной рекламы. Quantcast также разрабатывает решения для рекламы без использования файлов cookie и инструменты для издателей, обслуживая рекламодателей, агентства и компании из таких отраслей, как продажи напрямую потребителям, розничная торговля, путешествия, игры, финансы, а также B2B- и B2C-сегменты.
Инженер по машинному обучению в Quantcast (гибридный формат, Великобритания)
Создавайте и совершенствуйте масштабируемые системы машинного обучения в реальном времени для рекламной платформы Quantcast на основе ИИ. Тестируйте подходы к моделированию, оптимизируйте высокопроизводительные сервисы и сотрудничайте с опытными учёными и инженерами.
Описание
- Разрабатывать, внедрять, тестировать и устранять неполадки в приложениях машинного обучения
- Совершенствовать глобальные крупномасштабные системы, обрабатывающие миллионы запросов в реальном времени каждую секунду
- Проводить эксперименты для оценки новых подходов к машинному обучению и моделированию
- Работать со старшими учёными и инженерами над совершенствованием моделей машинного обучения
- Создавать понятный, эффективный и сопровождаемый код в соответствии с лучшими практиками разработки ПО
- Участвовать в проверке кода и предоставлять конструктивную техническую обратную связь
- Выявлять узкие места в системах и оптимизировать компоненты для повышения масштабируемости
- Отслеживать актуальные достижения в области машинного обучения за пределами организации
- Связывать академическую теорию с системами производственного масштаба под руководством наставников
Требования
- До двух лет опыта в машинном обучении или прикладной статистике, включая стажировки или значительный академический опыт
- Высшее образование в области информатики, математики, разработки программного обеспечения или смежной дисциплины
- Уверенное владение Python, Java или сопоставимым языком программирования
- Хорошее знание теории вероятностей, статистики и проверки гипотез
- Практическое знание основных методов машинного обучения, таких как классификация, регрессия, кластеризация, ранжирование, обработка естественного языка или большие языковые модели
- Опыт работы с инструментами обработки данных, включая Pandas и NumPy
- Знакомство с фреймворками машинного обучения, такими как PyTorch, Scikit-learn или XGBoost
- Сильный интерес к распределённым системам, проектированию ПО, многопоточности, структурам данных и разработке программного обеспечения
Преимущества
- Право на получение премии по результатам работы
- Участие в программе долевого участия
- Комплексный пакет льгот
- Практическое наставничество со стороны старших учёных и инженеров