Senior Data Scientist

adjoe создает технологии для роста и монетизации мобильных приложений. С нашим основным продуктом Playtime Arcade мы стали мировым лидером в области рекламы с вознаграждением — рекламным блоком, построенным на простой предпосылке: пользователи получают реальные внутриигровые вознаграждения за взаимодействие с новыми приложениями. Результатом является один из самых эффективных обменов ценностями в adtech, ежегодно связывающий рекламодателей и издателей с более чем 770 миллионами пользователей.

Архитектура интеллекта для оптимизации более 200 млн ежедневных решений

Наша команда Data Science, являясь интеллектуальным ядром нашей инженерной организации, не просто развертывает модели, а создает фундаментальный движок принятия решений, который обеспечивает работу нашей платформы. В масштабе 770 миллионов пользователей и более 100 000 прогнозов в секунду мы решаем задачу многокритериальной оптимизации, которая в реальном времени балансирует между стимулами пользователей, рентабельностью инвестиций рекламодателей и долгосрочным состоянием платформы.

Наша архитектура построена на озеро поведенческих данных объемом более 1 ПБ, которое предоставляет высокоточные входные данные, необходимые для обучения моделей глубокого обучения, точно предсказывающих вовлеченность отдельных пользователей. Мы оптимизируем не просто клики, мы динамически рассчитываем оптимальные структуры вознаграждений для поддержания глобального обмена ценностями.

Наш стек, разработанный для высокой производительности, использует Tensorflow и PyTorch для обучения моделей, NVIDIA Triton для достижения времени вывода менее 100 мс. Мы управляем полным жизненным циклом ML — от высокоуровневых исследований и инжиниринга признаков до развертывания и A/B-тестирования. Здесь вы найдете автономию, глубину данных и огромный масштаб, необходимые для решения самых сложных задач оптимизации в экосистеме adtech.

В adjoe вы не просто закрываете тикеты в JIRA, вы помогаете создавать инфраструктуру для одной из самых влиятельных платформ в adtech. Системы, над которыми вы будете работать, охватят сотни миллионов пользователей и будут обеспечивать миллиарды решений каждый день.

• Мыслите масштабно. Берите на себя ответственность за проекты, влияющие на 770 миллионов пользователей, и раздвигайте границы adtech
• Двигайтесь быстро. Выпускайте решения несколько раз в день, учитесь на результатах и сохраняйте темп
• Будьте прямолинейны. Решайте проблемы открыто и сотрудничайте между командами
• Развивайтесь вместе. Растите в разнообразной, глобальной команде людей из более чем 40 стран, которые учатся друг у друга
• Получайте удовольствие. Празднуйте успехи, наслаждайтесь ежедневными победами и привносите свою энергию

В adjoe вы будете создавать модели, предсказывающие LTV, конверсию и поведение пользователей для 770 миллионов пользователей, напрямую влияя на ROAS рекламодателей и доход издателей.

• Подтвержденный опыт работы с ML в продакшене. У вас есть более 5 лет опыта в Data Science с историей развернутых моделей, которые повлияли на реальные бизнес-показатели, а не только на исследования, оставшиеся в блокнотах
• Глубокое обучение — ваш основной инструмент. У вас есть большой практический опыт работы с PyTorch или TensorFlow, и вы развертывали модели глубокого обучения в производственных средах, обрабатывающих более 1 миллиона ежедневных прогнозов. Вы знаете разницу между моделью, которая хорошо работает в оценке, и той, которая выдерживает реальный трафик
• Полное владение жизненным циклом ML. Вы отвечаете за задачу от начала до конца: от извлечения информации из терабайтов поведенческих данных с использованием Trino, Spark или AWS Athena, до разработки модели и A/B-валидации, до развертывания в продакшене. Опыт работы с Airflow или хостингом моделей является большим плюсом
• Свободное владение Python и данными в больших масштабах. Вы уверенно работаете с основным стеком DS (pandas/polars, numpy, scikit-learn, LightGBM, CatBoost, XGBoost) и имеете продвинутые навыки SQL для анализа больших распределенных наборов данных
• Связующее звено между ML и продуктом. Вы можете переводить продуктовые требования в логику ML и объяснять поведение и влияние модели нетехническим заинтересованным сторонам, не теряя при этом технической глубины. Опыт работы в AdTech является большим плюсом

🌎 Мы приветствуем заявки от талантов со всего мира и предоставляем поддержку при релокации в Гамбург, Германия, для тех, кто готов присоединиться к нашей команде.