Principal Data Scientist - Deep Learning

Должность: Ведущий специалист по данным — Deep Learning Местоположение: Испания — Удаленно Департамент: Технологии и инжиниринг

КТО МЫ

В Jampp мы стремимся играть ведущую роль в развитии экономики мобильных приложений. Как? Мы создаем технологии для поддержки самых амбициозных компаний — от игровых гигантов до пионеров электронной коммерции — чтобы они могли расширить охват своих приложений и ускорить развитие своего мобильного бизнеса.

Мы решаем самые сложные и масштабные технологические задачи в области мобильной рекламы сегодня. Мы обрабатываем более 2 500 000 запросов на рекламу в секунду, что составляет более 300 ТБ данных в день, через три глобальных дата-центра. Мы полагаемся на модели машинного обучения в реальном времени (с миллиардами признаков), которые дают нам прогнозы менее чем за 100 мс.

ПОЧЕМУ МЫ ВАС ИЩЕМ?

Данные и то, как они используются, играют центральную роль в Jampp и лежат в основе принятия нами продуктовых, бизнес-, операционных и финансовых решений.

Наша команда Data Science решает сложные задачи в различных технических областях, включая прогнозирование временных рядов, интеллектуальный анализ графов, алгоритмическую оптимизацию на петабайтах данных, причинно-следственный вывод с недостающими данными и масштабируемое машинное обучение.

Сейчас мы выводим нашу платформу машинного обучения на новый уровень. Мы переходим от моделей, построенных на основе вручную разработанных признаков, к архитектуре глубокого обучения, основанной на вложениях (embeddings), что позволяет нашим моделям изучать более богатые представления пользователей, устройств, креативов, издателей, рекламодателей, приложений, кампаний и размещений.

В качестве Ведущего специалиста по данным — Deep Learning вы будете играть ключевую роль в определении и руководстве этой трансформацией. Вы будете обеспечивать техническое лидерство в разработке нашей платформы машинного обучения нового поколения, от проектирования моделей глубокого обучения и стратегий вложений до их развертывания и развития в производственной среде.

Вы будете работать над самыми сложными моделями в области программной рекламы, определяя техническое направление, устанавливая лучшие практики и помогая другим специалистам по данным и инженерам принимать обоснованные архитектурные и модельные решения.

Это не исследовательская изолированная позиция. У вас будет возможность работать с огромными наборами данных с высокой степенью детализации, системами торгов в реальном времени и моделями, которые напрямую влияют на то, как Jampp оценивает и делает ставки по миллионам рекламных возможностей каждую секунду.

ЧТО ВЫ БУДЕТЕ ДЕЛАТЬ

• Определять и продвигать техническую стратегию архитектуры моделирования на основе глубокого обучения и вложений Jampp.
• Проектировать, разрабатывать и итерировать продвинутые архитектуры DNN для прогнозирования и оптимизации, изначально сфокусировавшись на сценариях использования CPI/CPA и постепенно расширяясь на торги в реальном времени, оптимизацию ставок, ранжирование и оптимизацию кампаний.
• Определять архитектуру и стратегию для изучения богатых представлений сущностей с высокой степенью детализации, таких как пользователи, устройства, креативы, издатели, рекламодатели, приложения, кампании и размещения.
• Руководить проектированием многоразовых подходов к вложениям и изучению представлений, которые могут поддерживать несколько моделей и сценариев использования на всей платформе.
• Выявлять возможности для улучшения производительности, масштабируемости и обобщения наших моделей машинного обучения с использованием необработанных сигналов и изученных представлений.
• Разрабатывать подходы к моделированию для прогнозирования и принятия решений в реальном времени в программной рекламе, где модели работают в рамках строгих ограничений по задержке и масштабу.
• Оценивать новые подходы к моделированию и технологии, балансируя современные методы глубокого обучения с практическими требованиями крупномасштабных DSP и RTB систем.
• Устанавливать технические стандарты и лучшие практики для разработки моделей, экспериментов, оценки и вывода в производственную среду в команде Data Science.
• Руководить сложными инициативами по моделированию от определения проблемы и экспериментов до производственного развертывания и непрерывного совершенствования.
• Проектировать, кодировать и развертывать модели машинного обучения и поддерживающие производственные инструменты, в основном на Python, оставаясь активно вовлеченным в наиболее технически сложные части работы.
• Тесно сотрудничать с ML инженерами, Data инженерами и инженерами-программистами для формирования инфраструктуры обучения, конвейеров данных, инфраструктуры признаков, архитектуры обслуживания и циклов обратной связи, необходимых для поддержки следующего поколения ML платформы Jampp.
• Анализировать метрики производительности моделей и продуктов, чтобы понять, как алгоритмические изменения влияют на решения о ставках, производительность кампаний, отклик пользователей и бизнес-результаты.
• Предоставлять техническое наставничество и руководство специалистам по данным, помогая им решать сложные задачи моделирования и разрабатывать более сильные подходы к экспериментам и проектированию моделей.
• Четко сообщать технические выводы, архитектурные решения, компромиссы и рекомендации как техническим, так и нетехническим заинтересованным сторонам.
• Сотрудничать с командами Data Science и ML по всему Jampp и Affle для выявления возможностей для совместных возможностей, знаний и решений в области машинного обучения.

ТРЕБОВАНИЯ

• Значительный опыт работы в области Data Science, Machine Learning, Deep Learning или тесно связанной количественной/технической роли, с подтвержденным опытом руководства сложными инициативами в области машинного обучения.
• Сильная академическая подготовка в области компьютерных наук, прикладной математики, физики, статистики, инженерии, эконометрики или другой количественной области.
• Глубокое понимание основ машинного обучения и глубокого обучения, включая архитектуры нейронных сетей, обучение представлений, оптимизацию и оценку моделей.
• Обширный практический опыт разработки и развертывания моделей Deep Learning в производственных средах.
• Сильный опыт работы с Python и научным/машинным обучением в экосистеме Python.
• Опыт работы с крупномасштабными наборами данных и категориальными признаками или признаками на основе идентификаторов с высокой степенью детализации.
• Подтвержденный опыт вывода моделей машинного обучения от экспериментов и исследований до надежного производственного развертывания.
• Опыт проектирования или внесения значительного технического вклада в ML архитектуры, конвейеры обучения, обслуживание моделей или другую инфраструктуру машинного обучения.
• Опыт работы с системами машинного обучения в реальном времени или с чувствительностью к задержкам, желательно в сфере рекламы, маркетплейсов, рекомендаций или других высокопроизводительных средах.
• Сильные аналитические навыки и навыки решения проблем, с возможностью самостоятельно исследовать неоднозначные проблемы и определять эффективные технические решения.
• Сильные навыки технического общения, с возможностью влиять на решения по моделированию и архитектуре в междисциплинарных командах.
• Опыт предоставления технического руководства, наставничества или направления другим специалистам по данным или инженерам.
• Свободное владение английским языком (письменным и устным) для ежедневного профессионального общения.

ВЫ МОЖЕТЕ ОТЛИЧНО ПОДОЙТИ, ЕСЛИ…

• Вы проектировали и развертывали системы глубокого обучения на основе вложений, обучения представлений или других подходов для обучения на сущностях с высокой степенью детализации.
• У вас есть опыт работы с DSPs, programmatic advertising, real-time bidding (RTB), ad exchanges, ad networks или другими системами реального времени в сфере рекламы.
• У вас есть опыт применения машинного обучения для таргетинга, оптимизации ставок, прогнозирования CTR/CVR, ранжирования, оптимизации кампаний или других задач принятия решений в рекламе.
• У вас есть опыт работы с рекомендательными системами, ad-tech, ценообразованием, ранжированием, персонализацией, обнаружением мошенничества или другими крупномасштабными задачами оптимизации и прогнозирования.
• Вы работали с системами, обрабатывающими очень большие объемы показов рекламы, событий аукционов или сигналов пользователей и издателей в реальном времени.
• У вас есть опыт моделирования сущностей с высокой степенью детализации и сложных взаимодействий между пользователями, устройствами, приложениями, креативами, издателями, рекламодателями, кампаниями или аналогичными сущностями.
• У вас есть опыт проектирования или развития ML платформ, конвейеров обучения, хранилищ признаков, обслуживания моделей или систем мониторинга.
• Вы работали с моделями, функционирующими в очень большом масштабе и в условиях строгих ограничений по задержке.
• У вас есть опыт балансировки сложности модели и прогностической производительности с вычислительными затратами, масштабируемостью и производственными ограничениями.
• У вас есть сильный опыт превращения исследовательских идей в производственные системы и измерения их реального воздействия.
• Вам нравится определять технические подходы к проблемам, где нет очевидного ответа и где модельные решения могут оказать значительное влияние на продукт и бизнес.
• Вы комфортно чувствуете себя, обеспечивая техническое руководство, оставаясь при этом активно вовлеченным в самые сложные модельные и инженерные задачи.
• Вы способны влиять на технические решения посредством сильных аргументов, экспериментов и коммуникации, а не полагаясь исключительно на формальную власть.
• Вам нравится работать самостоятельно, автономно, преодолевать неопределенность и брать на себя ответственность за сложные технические проблемы.
• У вас сильное чувство срочности и ответственности за продукт, вы глубоко заботитесь о качестве, масштабируемости и влиянии создаваемых вами решений.
• Вы любопытны, прагматичны и комфортно балансируете между технической глубиной и практическим влиянием на бизнес.
• Ум, скромность и равное желание учиться и учить.