adjoe — мобильная рекламно-технологическая компания, предоставляющая издателям приложений и рекламодателям инструменты для монетизации, привлечения пользователей и повышения их лояльности. Внутренняя платформа компании включает adjoe Exchange для медиации со стороны поставщиков, а также рекламные форматы и продукты на основе SDK, такие как adjoe Ads, Playtime и adjoe Arcade. Эти продукты используют механики вознаграждений за игры и программы лояльности, чтобы поддерживать доход, вовлечённость и удержание пользователей. Кроме того, adjoe занимается таргетингом аудитории, аналитикой, мерами противодействия мошенничеству и информационной безопасностью, помогая рекламодателям взаимодействовать с мобильными пользователями в больших масштабах.
Ведущий научный сотрудник по машинному обучению — генеративные рекомендательные системы (гибридный формат, Гамбург)
Руководите исследованиями и разработкой промышленных генеративных рекомендательных систем для мобильных рекламных продуктов adjoe. Создавайте масштабируемые эмбеддинги, модели ранжирования и ИИ-возможности, обрабатывающие данные более 770 миллионов пользователей.
Описание
- Создавайте фундаментальные представления машинного обучения и передовые ИИ-возможности для Playtime Arcade и adjoe Ads
- Разрабатывайте эмбеддинги пользователей, методы понимания контента и последовательные рекомендательные модели
- Преобразуйте результаты текущих исследований в программное обеспечение промышленного уровня с задержкой менее миллисекунды
- Проектируйте многоэтапные рекомендательные архитектуры, включающие генеративный поиск, глубокое ранжирование и повторное ранжирование
- Обеспечивайте обработку миллионов запросов с использованием поведенческих и транзакционных данных более 770 миллионов пользователей
- Оптимизируйте и внедряйте крупные генеративные модели в условиях жёстких производственных ограничений
- Исследуйте и создавайте информативные эмбеддинги для пользователей и рекламных объявлений
- Управляйте жизненным циклом ИИ: от анализа академических исследований и офлайн-экспериментов до выпуска в промышленную эксплуатацию
- Участвуйте в обсуждении архитектуры, поддерживайте младших научных сотрудников и влияйте на исследовательскую повестку команды
Требования
- Степень PhD в области информатики, статистики, математики или физики либо степень MSc в сочетании с обширным опытом промышленных исследований
- Научные публикации на ведущих конференциях, включая SIGIR, KDD, NeurIPS или ICLR
- Не менее четырёх лет опыта разработки масштабных рекомендательных систем в средах с высокой пропускной способностью, например в AdTech, электронной коммерции или социальных платформах
- Подтверждённая способность превращать исследовательские разработки в надёжное программное обеспечение, готовое к эксплуатации
- Опыт проектирования многоэтапных рекомендательных конвейеров, включая генеративный поиск, глубокое ранжирование и повторное ранжирование
- Практический опыт работы с PyTorch
- Опыт оптимизации систем с высокой конкурентностью, а также применения квантизации и дистилляции моделей
- Опыт разработки эмбеддингов пользователей и рекламы с использованием методов без учителя и генеративных методов
- Способность руководить обсуждением архитектуры, наставлять младших научных сотрудников и определять направление исследований
- Готовность работать в офисе в Гамбурге три дня в неделю
Преимущества
- Помощь с переездом в Гамбург, Германия
- Работа над системами, которыми пользуются сотни миллионов людей и которые отвечают за миллиарды решений ежедневно
- Непосредственная ответственность за инициативы с большим влиянием на 770 миллионов пользователей
- Работа в международной команде, представленной коллегами более чем из 40 стран
- Профессиональное развитие через руководство исследованиями, наставничество и тесное сотрудничество