Quantcast — маркетингова, медійна та SaaS-компанія, що спеціалізується на цифровій рекламі та аналітиці аудиторії. Її платформа AI Suite (Q+) і Audience Graph підтримують вимірювання ефективності, таргетинг і програмну закупівлю реклами на каналах підключеного телебачення, аудіо, відео, дисплейної, мобільної та нативної реклами. Quantcast також розробляє рішення для реклами без використання файлів cookie та інструменти для видавців, обслуговуючи рекламодавців, агентства й компанії у таких сферах, як продажі безпосередньо споживачам, роздрібна торгівля, подорожі, ігри, фінанси, а також B2B- і B2C-сегменти.
Інженер із машинного навчання в Quantcast (гібридний формат, Велика Британія)
Створюйте й удосконалюйте масштабовані системи машинного навчання в реальному часі для рекламної платформи Quantcast на основі ШІ. Тестуйте підходи до моделювання, оптимізуйте високопродуктивні сервіси та співпрацюйте з досвідченими науковцями й інженерами.
Опис
- Розробляти, упроваджувати, тестувати й усувати несправності в застосунках машинного навчання
- Удосконалювати глобальні великомасштабні системи, які обробляють мільйони запитів у реальному часі щосекунди
- Проводити експерименти для оцінювання нових підходів до машинного навчання та моделювання
- Працювати зі старшими науковцями й інженерами над удосконаленням моделей машинного навчання
- Створювати зрозумілий, ефективний і зручний у супроводі код відповідно до найкращих практик розробки ПЗ
- Брати участь у перевірці коду та надавати конструктивний технічний зворотний зв’язок
- Виявляти вузькі місця в системах і оптимізувати компоненти для підвищення масштабованості
- Відстежувати актуальні досягнення в галузі машинного навчання за межами організації
- Поєднувати академічну теорію із системами виробничого масштабу під наставництвом
Вимоги
- До двох років досвіду в машинному навчанні або прикладній статистиці, зокрема стажування чи значний академічний досвід
- Вища освіта в галузі комп’ютерних наук, математики, розробки програмного забезпечення або близькій дисципліні
- Впевнене володіння Python, Java або зіставною мовою програмування
- Ґрунтовні знання теорії ймовірностей, статистики та перевірки гіпотез
- Практичне знання основних методів машинного навчання, зокрема класифікації, регресії, кластеризації, ранжування, обробки природної мови або великих мовних моделей
- Досвід роботи з інструментами обробки даних, зокрема Pandas і NumPy
- Знайомство з фреймворками машинного навчання, такими як PyTorch, Scikit-learn або XGBoost
- Сильний інтерес до розподілених систем, проєктування ПЗ, конкурентності, структур даних і розробки програмного забезпечення
Переваги
- Право на отримання премії за результатами роботи
- Участь у програмі часткового володіння компанією
- Комплексний пакет пільг
- Практичне наставництво від старших науковців та інженерів