adjoe — мобільна рекламно-технологічна компанія, що надає видавцям застосунків і рекламодавцям інструменти для монетизації, залучення користувачів і підвищення їхньої лояльності. Внутрішня платформа компанії охоплює adjoe Exchange для медіації з боку постачальників, а також рекламні формати й продукти на основі SDK, зокрема adjoe Ads, Playtime та adjoe Arcade. Ці продукти використовують механіки винагород за ігри та лояльності, щоб підтримувати дохід, залученість і утримання користувачів. adjoe також зосереджується на таргетуванні аудиторії, аналітиці, заходах протидії шахрайству та інформаційній безпеці, поєднуючи рекламодавців із мобільними користувачами у великих масштабах.
Провідний науковий співробітник із машинного навчання — генеративні рекомендаційні системи (гібридний формат, Гамбург)
Керуйте дослідженнями та промисловою розробкою генеративних рекомендаційних систем для мобільних рекламних продуктів adjoe. Створюйте масштабовані ембеддинги, моделі ранжування та можливості ШІ для даних понад 770 мільйонів користувачів.
Опис
- Створюйте фундаментальні представлення машинного навчання та передові можливості ШІ для Playtime Arcade і adjoe Ads
- Розробляйте ембеддинги користувачів, методи розуміння контенту та послідовні рекомендаційні моделі
- Перетворюйте результати поточних досліджень на програмне забезпечення промислового рівня із затримкою менш як мілісекунда
- Проєктуйте багатоетапні рекомендаційні архітектури, що охоплюють генеративний пошук, глибоке ранжування та повторне ранжування
- Підтримуйте мільйони запитів, використовуючи поведінкові й транзакційні дані понад 770 мільйонів користувачів
- Оптимізуйте та впроваджуйте великі генеративні моделі в умовах жорстких виробничих обмежень
- Досліджуйте та створюйте змістовні ембеддинги для користувачів і рекламних оголошень
- Керуйте життєвим циклом ШІ: від аналізу академічних досліджень і офлайн-експериментів до випуску у промислову експлуатацію
- Керуйте обговореннями архітектури, підтримуйте молодших науковців і впливайте на дослідницький напрям команди
Вимоги
- Ступінь PhD у галузі інформатики, статистики, математики або фізики або ступінь MSc у поєднанні зі значним досвідом промислових досліджень
- Наукові публікації на провідних конференціях, зокрема SIGIR, KDD, NeurIPS або ICLR
- Щонайменше чотири роки досвіду розробки масштабних рекомендаційних систем у середовищах із високою пропускною здатністю, як-от AdTech, електронна комерція або соціальні платформи
- Підтверджена здатність перетворювати дослідницькі напрацювання на надійне програмне забезпечення, готове до промислової експлуатації
- Досвід проєктування багатоетапних рекомендаційних конвеєрів, зокрема генеративного пошуку, глибокого ранжування та повторного ранжування
- Практичні навички роботи з PyTorch
- Досвід оптимізації систем із високою кількістю паралельних операцій, а також застосування квантизації та дистиляції моделей
- Досвід розробки ембеддингів користувачів і реклами за допомогою методів без учителя та генеративних методів
- Здатність керувати обговореннями архітектури, наставляти молодших науковців і визначати напрям досліджень
- Готовність працювати в офісі в Гамбурзі три дні на тиждень
Переваги
- Допомога з переїздом до Гамбурга, Німеччина
- Робота над системами, якими користуються сотні мільйонів людей і які відповідають за мільярди щоденних рішень
- Безпосередня відповідальність за ініціативи з великим впливом на 770 мільйонів користувачів
- Робота в міжнародній команді, представленій колегами з понад 40 країн
- Професійний розвиток через керівництво дослідженнями, наставництво та тісну співпрацю