adjoe создает технологии, лежащие в основе роста и монетизации мобильных приложений. С нашим основным продуктом Playtime Arcade мы стали мировым лидером в области рекламы с вознаграждением — рекламного модуля, основанного на простом принципе: пользователи получают реальные внутриигровые вознаграждения за взаимодействие с новыми приложениями. В результате получается один из самых эффективных обменов ценностями в adtech, соединяющий рекламодателей и издателей с более чем 770 миллионами пользователей ежегодно.

Архитектура интеллекта для оптимизации более 200 миллионов ежедневных решений

Будучи интеллектуальным ядром нашей инженерной организации, наша команда Data Science не просто развертывает модели, мы создаем фундаментальный механизм принятия решений, который питает нашу платформу. В масштабе 770 миллионов пользователей и более 100 000 прогнозов в секунду мы решаем многоцелевую оптимизационную задачу, которая в реальном времени балансирует пользовательские стимулы, рентабельность инвестиций рекламодателей и долгосрочное здоровье платформы.

Наша архитектура построена на Behavioral Data Lake объемом более 1 ПБ, предоставляющем высокоточные входные данные, необходимые для обучения моделей глубокого обучения, которые с высокой точностью предсказывают индивидуальное вовлечение пользователей. Мы оптимизируем не просто клики, мы динамически рассчитываем оптимальные структуры вознаграждений для поддержания глобального обмена ценностями.

Созданный с упором на производительность, наш стек использует Tensorflow и PyTorch для обучения моделей, NVIDIA Triton для достижения инференса менее чем за 100 мс. Мы отвечаем за полный жизненный цикл ML, от исследований высокого уровня 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.

Инфраструктура данных, лежащая в основе этого, работает в реальном масштабе: 2 ТБ данных поступает в реальном времени каждый день, более 100 задач Airflow и конвейеров данных, а модели ML обрабатывают p99 задержки 100 мс при более чем 100 000 прогнозов в секунду. В качестве инженера данных в этой команде вы будете создавать и поддерживать инфраструктуру, которая делает это возможным: Feature Store, конвейеры данных, системы контроля качества данных и архитектуру данных, на которую полагаются специалисты по данным, чтобы действовать быстро.

Ваша миссия и кого мы ищем:

— Инженерные данные в масштабе ML. У вас есть 5+ лет опыта работы с данными в современном стеке, с подтвержденным опытом работы с системами, которые обрабатывают несколько ТБ данных в день и тысячи событий в секунду.

— Flink — ваш выбор для работы в реальном времени. У вас есть практический опыт работы с Apache Flink для обработки потоков с сохранением состояния и вычисления признаков в реальном времени. Вы будете преобразовывать требования Data Science в высокопроизводительные потоки, позволять специалистам по данным вносить новые признаки и реализовывать признаки самостоятельно при необходимости.

— Узкие места конвейера не выживают долго в вашем присутствии. Вы знаете, как выявлять и устранять неэффективность в сложных ETL-задачах, будь то обработка больших объемов пакетной обработки или систем потоковой передачи в реальном времени, таких как Kafka. В adjoe скорость передачи данных имеет решающее значение: медленные конвейеры напрямую влияют на свежесть моделей и качество прогнозов при инференсе менее чем за 100 мс.

— Вы мыслите слоями, а не таблицами. Вы выходите за рамки необработанных данных, чтобы проектировать надежные многоуровневые архитектуры данных с использованием dbt, и можете уверенно рассуждать о форматах хранения, моделях Data Lakehouse и о том, что где должно находиться в хранилище данных объемом более 1 ПБ. Знание Medallion Architecture является большим плюсом.

— Связующее звено между Data Science и Backend. Вы тесно сотрудничали со специалистами по данным над системами онлайн-ML с требованиями к низкой задержке и понимаете, что необходимо для того, чтобы экспериментальные исследования были готовы к производству. Требуется хорошее знание Java; Go или Python — плюс.

— Отвечает за качество, а не только за доставку. Вы внедряете процессы проверки данных, мониторинга и управления в производстве, потому что в системе, где входные данные модели напрямую влияют на рентабельность инвестиций рекламодателей, целостность данных не является необязательной. Опыт работы с Airflow, Kubeflow, AWS, Terraform и Kubernetes является большим плюсом.

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

Что это даст вам?

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

— Идите по-крупному. 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 поддерживайте темп.

— Будьте прямолинейны. Открыто решайте проблемы и сотрудничайте между командами.

— Процветайте вместе. Растите вместе с разнообразной, международной командой людей из более чем 40 стран, которые учатся друг у друга.

— Получайте удовольствие. Празднуйте победы, наслаждайтесь ежедневными достижениями и привносите свою энергию.

Мы приветствуем заявки от людей, которые внесут вклад в разнообразие нашей компании.