MediaRadar, Inc. je podjetje za trženje in oglaševanje, ki ponuja rešitve SaaS ter razvija orodja za obveščevalne podatke o oglaševanju za prodajalce medijev, oglaševalce in agencije. Njegova platforma združuje podatke o več kot 4 milijonih blagovnih znamk in povezanih stikih ter ekipam pomaga prepoznavati potencialne stranke, ocenjevati oglaševalske dejavnosti, načrtovati medijske naložbe, podpirati odločitve o nakupu in krepiti prodajno podporo. MediaRadar uporablja analitiko, ki jo poganja umetna inteligenca, da oglaševalske podatke pretvori v praktične vpoglede za načrtovanje medijskega spleta in odločanje, osredotočeno na prihodke, v celotnem ekosistemu oglaševalske tehnologije.
Inženir za umetno inteligenco – hibridno delo v Madridu
Gradite razširljive rešitve strojnega učenja, sisteme za generiranje z obogatitvijo z iskanjem in večagentske sisteme za platformo MediaRadar za oglaševalsko inteligenco. Razvijajte atribucijske modele, zmogljivosti vektorskega iskanja in opazljive delovne tokove umetne inteligence.
Opis
- Samostojno načrtovati in zagotavljati razširljive rešitve strojnega učenja
- Razvijati in izpopolnjevati klasifikacijske in atribucijske sisteme za kompleksne nabore podatkov, vključno z oglasnimi kreacijami in globalnim odstranjevanjem podvojenih blagovnih znamk
- Uporabljati tehnike pozivanja z verigo misli in graditi večagentske delovne tokove
- Izboljševati zmogljivost vektorizacije in upravljati migracije podatkovnih baz z Alembicom
- Vzdrževati visoko zmogljive cevovode za zajem podatkov z omejenim nadzorom
- Dodajati zaščitne mehanizme in opazljivost Langfuse za podporo razložljivim in zanesljivim izhodom umetne inteligence
- Uporabljati orodja za programiranje s podporo umetne inteligence in velike jezikovne modele za izboljšanje inženirske produktivnosti
Zahteve
- Visokošolska izobrazba iz računalništva ali telekomunikacij
- Strokovno znanje čiste kode, programske arhitekture in razširljivega načrtovanja sistemov
- Aktivno sodelovanje na hekatonih ali portfelj ambicioznih osebnih projektov
- Sposobnost učinkovitega dela v mednarodnih vlogah z omejenim nadzorom in brez stalne podpore vodje
- Napredno znanje Pythona, vključno s tipizacijo, asinhronim programiranjem in optimizacijo zmogljivosti
- Poglobljeno poznavanje SQL in vektorskih podatkovnih baz, vključno s pg_trgm in HNSW
- Izkušnje z gradnjo in uvajanjem RAG-cevovodov in agentov LLM
- Poznavanje strojnega učenja na podlagi vida, zaznavanja konteksta oken in skaliranja večagentskih sistemov
Ugodnosti
- Vključujoče in dostopno delovno okolje
- Delodajalec, ki zagotavlja enake možnosti
- Med postopkom prijave in razgovora so na voljo razumne prilagoditve