Quantcast là công ty hoạt động trong lĩnh vực tiếp thị, truyền thông và phần mềm dưới dạng dịch vụ (SaaS), tập trung vào quảng cáo kỹ thuật số và phân tích thông tin đối tượng. Bộ giải pháp AI Suite (Q+) và Audience Graph của công ty hỗ trợ đo lường, nhắm mục tiêu và triển khai truyền thông theo chương trình trên các kênh truyền hình kết nối, âm thanh, video, hiển thị, thiết bị di động và nội dung gốc. Quantcast cũng phát triển các giải pháp quảng cáo không phụ thuộc vào cookie cùng các công cụ dành cho nhà xuất bản, phục vụ nhà quảng cáo, đại lý và doanh nghiệp trong các lĩnh vực như bán hàng trực tiếp đến người tiêu dùng, bán lẻ, du lịch, trò chơi, tài chính, B2B và B2C.
Kỹ sư Học máy tại Quantcast (Làm việc kết hợp, Vương quốc Anh)
Xây dựng và cải tiến các hệ thống học máy có khả năng mở rộng, hoạt động theo thời gian thực, hỗ trợ nền tảng quảng cáo ứng dụng AI của Quantcast. Bạn sẽ thử nghiệm các phương pháp mô hình hóa, tối ưu hóa dịch vụ có lưu lượng cao và phối hợp với các nhà khoa học, kỹ sư giàu kinh nghiệm.
Mô tả
- Phát triển, triển khai, kiểm thử và khắc phục sự cố cho các ứng dụng học máy
- Cải tiến các hệ thống quy mô lớn, hoạt động trên toàn cầu và xử lý hàng triệu yêu cầu theo thời gian thực mỗi giây
- Thực hiện các thử nghiệm để đánh giá những phương pháp học máy và mô hình hóa mới
- Làm việc với các nhà khoa học và kỹ sư cấp cao để hoàn thiện các mô hình học máy
- Viết mã rõ ràng, hiệu quả, dễ bảo trì và tuân thủ các phương pháp hay nhất trong kỹ thuật phần mềm
- Tham gia đánh giá mã và đưa ra phản hồi kỹ thuật mang tính xây dựng
- Xác định các điểm nghẽn của hệ thống và tối ưu hóa các thành phần để tăng khả năng mở rộng
- Theo dõi những tiến bộ liên quan trong lĩnh vực học máy bên ngoài tổ chức
- Kết nối lý thuyết học thuật với các hệ thống ở quy mô sản xuất thông qua hoạt động cố vấn
Yêu cầu
- Có tối đa hai năm kinh nghiệm về học máy hoặc thống kê ứng dụng, bao gồm kỳ thực tập hoặc quá trình học thuật chuyên sâu
- Tốt nghiệp ngành khoa học máy tính, toán học, kỹ thuật phần mềm hoặc lĩnh vực liên quan chặt chẽ
- Thành thạo Python, Java hoặc một ngôn ngữ lập trình tương đương
- Nắm vững xác suất, thống kê và kiểm định giả thuyết
- Có kiến thức thực hành về các phương pháp học máy cốt lõi như phân loại, hồi quy, phân cụm, xếp hạng, xử lý ngôn ngữ tự nhiên hoặc mô hình ngôn ngữ lớn
- Có kinh nghiệm với các công cụ xử lý dữ liệu như Pandas và NumPy
- Quen thuộc với các framework học máy như PyTorch, Scikit-learn hoặc XGBoost
- Quan tâm sâu sắc đến hệ thống phân tán, thiết kế phần mềm, tính đồng thời, cấu trúc dữ liệu và kỹ thuật phần mềm
Phúc lợi
- Đủ điều kiện nhận thưởng theo hiệu suất
- Tham gia chương trình sở hữu cổ phần
- Gói phúc lợi toàn diện
- Được các nhà khoa học và kỹ sư cấp cao cố vấn thực tế