高级数据与机器学习工程师（广告推荐）
负责支撑出版商新闻简报实时推荐的广告匹配与机器学习基础设施。构建排序系统、数据管道和实验工具，提升相关性与业务表现。
描述
- 负责端到端广告匹配技术栈的开发。
- 构建机器学习模型、模型服务系统及其底层平台。
- 开发召回、排序和重排序系统，将广告匹配给收件人。
- 构建嵌入与向量搜索基础设施，为出版商新闻简报实时选择广告。
- 通过统一排序系统提升点击率、广告主广告支出回报、出版商收入和订阅者相关性。
- 管理特征存储与模型服务链路，涵盖离线训练、在线推理及两者间的一致性。
- 确保数据管道可靠、运行良好。
- 将大型语言模型和基础模型用于订阅者标签、内容理解和用户建模。
- 推动新项目从原型走向生产，包括在线学习、反馈闭环、可靠的 ETL 和 ELT 管道，以及 dbt 或数据仓库转换。
- 创建仪表板和自动化评分卡，实时跟踪性能、点击率、标签覆盖率及其他关键指标。
- 与 CTO、CEO 和工程团队合作，确定推荐系统扩展工作的优先级和推进顺序。
- 朝领导岗位发展，并有机会组建和带领机器学习团队。
任职要求
- 至少三年推荐、排序或广告系统相关经验。
- 拥有五至十六年生产环境机器学习或数据工程经验。
- 有端到端负责推荐系统多个环节的经验，包括召回、排序、服务和评估。
- 有广告推荐模型经验，例如广告排序、点击率或转化率预测，或广告匹配。
- 有嵌入和实时向量搜索工具经验，例如 FAISS、Milvus、Pinecone、pgvector 或类似工具。
- 有创始人经历或早期创业公司工作经验。
- 居住在纽约市地区或美国附近时区，并能够每季度前往纽约市。
- 有构建和维护数据管道以及 SQL 和 dbt 转换层（或同类方案）的经验。
- 有组建机器学习团队的经验。
- 计算机科学或机器学习硕士或博士学历优先，但非必需。
福利待遇
- 有机会组建并带领机器学习团队。
- 自主权高、负责范围完整的广告匹配技术栈岗位。
