Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
IIntegral Ad Science (IAS)
Нью-Йорк, Соединенные Штаты18 дней назад
135 100 – 231 600 USD
в год
Грейд
Staff
Опыт работы
от 7 лет
Формат работы
Гибрид
Тип занятости
Полная занятость
Уровень английского
B2, выше среднего
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
Описание вакансии: Integral Ad Science (IAS) — это глобальная технологическая и дата-компания, которая создает решения для верификации, оптимизации и аналитики для индустрии рекламы, и мы ищем инженера-специалиста по машинному обучению в команду Data Science. Если вас привлекают технологии, способные обрабатывать сотни тысяч транзакций в секунду; собирать десятки миллиардов событий каждый день; и оценивать тысячи точек данных в режиме реального времени, отвечая всего за несколько миллисекунд, то IAS — это то, что вам нужно!
В качестве инженера-специалиста по машинному обучению в IAS вы станете частью команды, находящейся в центре инноваций компании и являющейся основным разработчиком наших ключевых продуктов. Типы решаемых нами задач привлекали людей из индустрии и академических кругов с разнообразным опытом. Мы увлечены поддержанием открытой и совместной среды, где члены команды привносят свой уникальный стиль мышления и инструменты.
Integral Ad Science (IAS) — ведущая мировая платформа для измерения и оптимизации медиа, предоставляющая наиболее действенные данные в отрасли для достижения превосходных результатов для крупнейших рекламодателей, издателей и медиаплатформ мира. Программное обеспечение IAS предоставляет исчерпывающие и обогащенные данные, которые гарантируют, что реклама будет показана реальным людям в безопасной и подходящей среде, одновременно улучшая рентабельность инвестиций в рекламу для рекламодателей и доход для издателей. Наша миссия — стать глобальным эталоном доверия и прозрачности в качестве цифровых медиа. Для получения дополнительной информации посетите integralads.com.
Вы будете курировать сложный набор систем науки о данных, выполняющих масштабные бизнес-прогнозы в сфере открытого интернета, социальных сетей, видео и мобильных приложений.
На уровне специалиста вы должны стать техническим столпом организации. Вы возьмете на себя ответственность за решение открытых, крайне неоднозначных бизнес-задач и превращение их в масштабируемые ML-архитектуры. Вы будете определять технические дорожные карты, устанавливать стандарты практик ML-инжиниринга и расширять границы прикладного машинного обучения для предоставления нашим клиентам лучших в своем классе решений. Инновации находятся в центре нашего конкурентного преимущества, и вы будете развивать их, обучая таланты и повышая технический уровень нескольких команд. Техническое лидерство и видение: Руководить архитектурным видением и проектированием систем для наших основных сервисов на базе AI/ML. Выступать в качестве технического руководителя сложных, многоквартальных инициатив от зарождения до глобального внедрения. Архитектура в масштабе: Проектировать и создавать масштабную инфраструктуру глубокого обучения и платформы для распределенного обучения моделей, обеспечивая низкую задержку и высокую доступность в масштабе предприятия. Межфункциональное влияние: Сотрудничать с отделом управления продуктами, основным инженерным отделом и высшим руководством для согласования возможностей ML с бизнес-стратегией. Преобразовывать абстрактные требования к продукту в конкретные технические проекты. Выступать в роли множителя: Менторить и направлять старших и средних специалистов по науке о данных и инженеров. Устанавливать стандартные методологии, определять ожидания по качеству кода и руководить обзорами архитектурных проектов. Мастерство инфраструктуры: Работать с крупномасштабными компонентами инфраструктуры AI-обучения (ускорителями, сетевыми фабриками, CUDA, NCCL, RDMA) и экосистемами больших данных (Databricks, Spark, Kubernetes, Kafka, Prometheus). Сквозная ответственность: Проектировать, разрабатывать и поддерживать надежные конвейеры CI/CD для сервисов AI/ML, обеспечивая плавный переход моделей от исследований к надежным производственным конечным точкам.
Вам следует подать заявку, если у вас есть большая часть этого опыта: PhD/Master's degree в технической области, такой как информатика, математика, статистика, или эквивалентное количество лет опыта. 7+ лет опыта работы в области машинного обучения в индустрии с подтвержденным опытом работы на уровне Lead, Principal или Staff. Системное проектирование и архитектура: Глубокие знания в проектировании сложных систем машинного обучения, инфраструктур ранжирования и конвейеров данных, которые обрабатывают огромные объемы. ML Frameworks: Обширный, проверенный в производственных условиях опыт работы с такими фреймворками, как PyTorch, JAX или TensorFlow. Производственное кодирование: Сильные навыки программирования производственного уровня на Python, Go, Java или C++, а также глубокое понимание принципов проектирования программного обеспечения и алгоритмов. Неопределенность и исполнение: Подтвержденная способность преуспевать в условиях неопределенности, брать на себя решение больших неструктурированных проблем и самостоятельно доводить их до успешного технического разрешения. Менторство: Богатый опыт сотрудничества, развития и наставничества инженерных кадров.
Годовые диапазоны базовой заработной платы для основного местоположения и любых дополнительных местоположений перечислены ниже. Наши диапазоны оплаты основаны на месте работы. В рамках компенсационного пакета IAS мы предлагаем комплексный пакет льгот, который включает оплачиваемый отпуск, медицинскую страховку (медицинскую, стоматологическую, офтальмологическую), а также варианты PPO, HSA и FSA, и 401k с взносами работодателя. Все должности полного рабочего дня включают конкурентоспособную компенсацию и право на ежегодный бонус и/или другие системы стимулирования. Компенсационный пакет каждого кандидата основан на множестве факторов, но не ограничиваясь географией, опытом, навыками, должностными обязанностями и потребностями бизнеса.
Основное местоположение: США — Нью-Йорк, NY Основной диапазон базовой заработной платы: $135,100.00 - $231,600.00 Ежегодно Дополнительные местоположения: США — Чикаго, Иллинойс; США — Сан-Франциско, Калифорния Дополнительный диапазон заработной платы: 119,000.00 - 204,000.00 USD Ежегодно
Job Description: Integral Ad Science (IAS) is a global technology and data company that builds verification, optimization, and analytics solutions for the advertising industry, and we’re looking for a Staff Machine Learning Engineer on the Data Science Team. If you are excited by technology that has the power to handle hundreds of thousands of transactions per second; collect tens of billions of events each day; and evaluate thousands of data points in real-time all while responding in just a few milliseconds, then IAS is the place for you!
As a Staff Machine Learning Engineer at IAS, you will be part of a team that is at the center of innovation for the company and a major contributor to our core products. You will oversee a sophisticated suite of data science systems making large-scale business predictions across the open web, social networks, video, and mobile apps.
At the Staff level, you are expected to be a technical pillar for the organization. You will take ownership of open, highly ambiguous business problems and translate them into scalable ML architectures. You will define technical roadmaps, set the standard for ML engineering practices, and push the boundaries of applied machine learning to deliver best-in-class solutions for our clients. Innovation is at the heart of our competitive advantage, and you will cultivate it by mentoring talent and raising the technical bar across multiple teams. The types of challenges we solve have attracted people from industry and academia with diverse backgrounds. We’re passionate about maintaining an open and collaborative environment, where team members bring their own unique style of thinking and tools to the table.
What you’ll get to do: Technical Leadership & Vision: Drive the architectural vision and system design for our core AI/ML-based services. Act as the technical lead for complex, multi-quarter initiatives from inception to global deployment. Architect at Scale: Design and build large-scale deep learning infrastructure and platforms for distributed model training, ensuring low-latency and high-availability at enterprise scale. Cross-Functional Influence: Partner with Product Management, Core Engineering, and executive stakeholders to align ML capabilities with business strategy. Translate abstract product requirements into concrete technical designs. Act as a Multiplier: Mentor and guide senior and mid-level data scientists and engineers. Establish standard methodologies, define code quality expectations, and lead architecture design reviews. Infrastructure Mastery: Work with large-scale AI training infra components (accelerators, network fabrics, CUDA, NCCL, RDMA) and big data ecosystems (Databricks, Spark, Kubernetes, Kafka, Prometheus). End-to-End Ownership: Design, develop, and support robust CI/CD pipelines for AI/ML services, ensuring models transition smoothly from research into reliable production endpoints.
You should apply if you have most of this experience: PhD/Master’s degree in a technical field such as computer science, mathematics, statistics, or equivalent years of experience. 7+ years of machine learning experience in industry, with a proven track record of operating at a Lead, Principal, or Staff level. System Design & Architecture: Deep expertise in designing complex machine learning systems, ranking infrastructures, and data pipelines that handle massive throughput. ML Frameworks: Extensive, production-hardened experience working with frameworks such as PyTorch, JAX, or TensorFlow. Production Coding: Strong, production-grade programming skills in Python, Go, Java, or C++, along with a deep understanding of software design principles and algorithms. Ambiguity & Execution: Proven ability to thrive in ambiguity, take large unstructured problems, and independently drive them to successful technical resolutions. Mentorship: A strong history of collaborating with, elevating, and mentoring engineering talent.
IAS Pay Transparency: The annualized base salary ranges for the primary location, and any additional locations are listed below. Our pay ranges are based on the work location. As part of IAS compensation package, we offer a comprehensive benefits package that includes paid time off, health insurance (medical, dental, vision) as well as PPO, HSA and FSA options and 401k with employer matching contributions. All full-time employee roles include competitive compensation and are eligible for an annual bonus and/or other incentive plans. Each candidate’s compensation package is based on multiple factors, but not limited to, geography, experience, skills, job duties, and business need.
Primary Location: US - New York, NY Primary Location Base Pay Range: $135,100.00 - $231,600.00 Annual Additional Locations: US - Chicago, IL, US - San Francisco, CA Additional Locations Pay Range: 119,000.00 - 204,000.00 USD Annual
About Integral Ad Science: Integral Ad Science (IAS) is a leading global media measurement and optimization platform that delivers the industry’s most actionable data to drive superior results for the world’s largest advertisers, publishers, and media platforms. IAS’s software provides comprehensive and enriched data that ensures ads are seen by real people in safe and suitable environments, while improving return on ad spend for advertisers and yield for publishers. Our mission is to be the global benchmark for trust and transparency in digital media quality. For more information, visit integralads.com.
Equal Opportunity Employer: IAS is an equal opportunity employer, committed to our diversity and inclusiveness. We will consider all qualified applicants without regard to race, color, nationality, gender, gender identity or expression, sexual orientation, religion, disability or age. We strongly encourage women, people of color, members of the LGBTQIA community, people with disabilities and veterans to apply.
California Applicant Pre-Collection Notice: We collect personal information (PI) from you in connection with your application for employment or engagement with IAS, including the following categories of PI: identifiers, personal records, commercial information, professional or employment or engagement information, non-public education records, and inferences drawn from your PI. We collect your PI for our purposes, including performing services and operations related to your potential employment or engagement. For additional details or if you have questions, contact us at .
Attention agency/3rd party recruiters: IAS does not accept any unsolicited resumes or candidate profiles. If you are interested in becoming an IAS recruiting partner, please send an email introducing your company to . We will get back to you if there's interest.
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Чаще всего от 231 000 до 289 000