Data Scientist Assistant

Zespół inżynierów Teads to dynamiczna grupa ponad 200 utalentowanych specjalistów rozmieszczonych w trzech głównych lokalizacjach: Montpellier, Paryżu i Bukareszcie. Działamy w ramach zwinnch i autonomicznych zespołów funkcjonalnych, dzieląc się jednocześnie wiedzą techniczną w wielu społecznościach praktyków.

Wspieramy innowacyjność poprzez promowanie różnorodności i jesteśmy zaangażowani w tworzenie inkluzywnego środowiska dla wszystkich pracowników. W Teads oferujemy elastyczne warunki pracy zdalnej, otwarte na dalsze negocjacje dla optymalnej równowagi między życiem zawodowym a prywatnym.

Dołącz do zespołu pasjonatów, zaangażowanych w budowanie odpowiedzialnej i wysokiej jakości reklamy na dużą skalę!

• Środowisko o Wysokim Ruchu: Zarządzaj 1,9 miliarda użytkowników miesięcznie, przetwarzając 100 miliardów zdarzeń dziennie, z niskimi opóźnieniami i wysoką dostępnością (2 miliony zapytań na sekundę, odpowiedzi w mniej niż 150 milisekund).
• Różnorodny Zestaw Technologii: Wykorzystuj różne technologie i systemy, głównie Scala i TypeScript, zoptymalizowane pod kątem wydajności, skalowalności, odporności i efektywności kosztowej.
• Duże Zbiory Danych: Zarządzaj rozległymi zbiorami danych z czasami dostępu w milisekundach w celu obliczenia złożonych algorytmów rozstrzygania aukcji w czasie niemal rzeczywistym (18 milionów prognoz na sekundę).
• Przyjazne Produkty Webowe: Twórz intuicyjne produkty webowe używane przez tysiące, przypisane do czołowych wydawców, reklamodawców i agencji na całym świecie.
• Adaptacyjna Infrastruktura Chmurowa: Ciągle współpracuj z zespołami Produktów, aby dostosować naszą infrastrukturę chmurową do nowych funkcji i produktów.
• Różnorodna Ekspertyza: Podnoś jakość pracy różnych profili z naciskiem na wspólną jakość i wiedzę.

Jako Asystent Data Science w Teads, będziesz koncentrować się na naszej grafice użytkowników, umożliwiając probabilistyczne łączenie różnych urządzeń użytkowników i kanałów nadawczych (CTV, Web). Będziesz również pracować nad zaawansowanymi modelami głębokiego uczenia do klasyfikacji użytkowników lub uzyskiwania optymalnych reprezentacji wektorowych ich aktywności cyfrowej.

• Programowanie w Pythonie (pandas, keras, tensorflow, seaborn, itp.)
• Opanowanie narzędzi big data GCP takich jak Bigquery i Looker
• Używanie narzędzi produkcyjnych w stacku AWS
• Programowanie w Scala
• Przestrzeganie najlepszych praktyk w dziedzinie inżynierii danych i inżynierii uczenia maszynowego

• Wiedza na temat Pythona dla nauki o danych
• Znajomość SQL nastawionego na big data; doświadczenie z innymi wspomnianymi narzędziami jest dodatkowym atutem
• Ciekawość, zdolności pracy zespołowej, krytyczne myślenie i chęć nauki

Teads ceni pracę zespołową, pragmatyzm i słuchanie, zachęcając do innowacyjnych podejść i rozwoju "end-to-end" ("Budujesz to, uruchamiasz to, monitorujesz to"). Wspieramy dz