Machine Learning Model Engineer - MX

Podsumowanie stanowiska: Samsung Ads, pionier zaawansowanych technologii reklamowych, poszukuje inżyniera modeli uczenia maszynowego, który dołączy do naszego zespołu Platform Intelligence (PI) w Mountain View, CA. Zanurz się w świat, gdzie zaawansowane uczenie maszynowe i najnowsze technologie łączą się, aby zasilać najinteligentniejszą platformę reklamową na świecie. Mając dostęp do wyjątkowych, własnych danych Samsunga, będziesz kształtować i kierować skalowalnymi produktami uczenia maszynowego, które znacząco wpłyną na sferę cyfrowej reklamy.

Samsung Ads wykorzystuje potężne, wszechstronne dane, aby umożliwić reklamodawcom dotarcie do odbiorców na urządzeniach Samsunga na całym świecie. Jako część globalnego przedsiębiorstwa Samsung, nasze projekty obejmują cały świat, oferując dynamiczne i współpracujące środowisko pracy. Tutaj innowacja kwitnie, a my cieszymy się z podróży rozwiązywania trudnych problemów i przełamywania nowych barier w branży ad tech.

Jako kluczowy gracz w naszym produkcie reklamowym dla mobilnych aplikacji, twoja rola obejmuje:

• Prowadzenie procesu dostarczania gotowych do produkcji modeli uczenia maszynowego od początku do końca.
• Projektowanie, rozwijanie i wdrażanie skalowalnych rozwiązań uczenia maszynowego w celu optymalizacji różnych celów reklamowych.
• Śledzenie najnowszych technologii i trendów w dziedzinie uczenia maszynowego.
• Analizowanie ogromnych zbiorów danych w celu identyfikacji trendów i luk, proponowanie oraz wykonanie rozwiązań.
• Prototypowanie nowych rozwiązań opartych na ML i płynne przenoszenie ich do produkcji.
• Współpraca z zespołami wewnętrznymi i globalnymi partnerami w celu napędzania nowych funkcji i osiągania celów biznesowych.
• Mentoring młodszych inżynierów i kształtowanie przyszłych liderów technologicznych.

Idealni kandydaci powinni posiadać:

• Tytuł magistra lub doktora w dziedzinie informatyki, matematyki lub pokrewnej.
• Co najmniej 5 lat doświadczenia w branży z tytułem magistra lub 3+ lata z doktoratem.
• Trwałe teoretyczne zrozumienie uczenia maszynowego/górnictwa danych.
• Znajomość bibliotek ML takich jak TensorFlow, PyTorch oraz doświadczenie z narzędziami do przetwarzania dużych danych, takimi jak Spark czy Kafka.
• Umiejętności programowania w Pythonie lub innym języku programowania zorientowanym obiektowo.
• Znakomite zdolności rozwiązywania problemów i skłonność do innowacyjnego myślenia.
• Świetne umiejętności komunikacyjne do skutecznej współpracy międzyfunkcyjnej.

Posiadanie publikacji w wybitnych miejscach poświęconych ML, zrozumienie AWS, lub doświadczenie w branży reklamowej, szczególnie w systemach RTB, jest bardzo pożądane.

Zakres wynagrodzenia dla tego stanowiska w Kalifornii wynosi od 240 000 do 280 000 d