Machine Learning Engineer - Supply Platform

Обзор компании

Liftoff — ведущая платформа ускорения роста для мобильной индустрии, помогающая рекламодателям, издателям, разработчикам игр и DSP увеличивать доходы с помощью инновационных решений для маркетинга и монетизации мобильных приложений. Наша комплексная платформа включает в себя Accelerate, Direct, Influence, Monetize, Intelligence и Vungle Exchange и обслуживает более 6600 мобильных бизнесов в 74 странах в таких секторах, как игры, социальные сети, финансы, электронная коммерция и развлекательный контент. Основанная в 2012 году с главным офисом в Редвуд-Сити, Калифорния, Liftoff отличается разнообразием и глобальным присутствием.

Обзор должности

Команда Supply Platform в Liftoff является ключевой для успеха нашего бизнеса со стороны издателей. Мы ищем инновационных инженеров, которых вдохновляет задача создания и масштабирования систем с низкой задержкой и высокой пропускной способностью. Наша команда посвящена проектированию и построению инфраструктуры платформы, которая обрабатывает более миллиарда событий ежедневно, используя передовые технологии для разработки эффективных и масштабируемых систем. Если у вас есть страсть к созданию и оптимизации таких систем, мы будем рады связаться с вами!

Местоположение

Эта роль является основной удаленной работой с предпочтением для кандидатов, способных работать по часовому поясу Тихоокеанского времени и готовых к поездкам в Оранж-Каунти для личных встреч 1-2 недели в квартал. В то время как наша компания работает удаленно, у нас есть хабы в США в Редвуд-Сити, Лос-Анджелесе, Сан-Франциско, Оранж-Каунти и Нью-Йорке. Кандидаты в районе Оранж-Каунти/Лос-Анджелеса могут получить преимущество от регулярных личных встреч в Коста-Месе, Калифорния.

Обязанности

• Разработка и обучение алгоритмов машинного обучения для динамического определения и приоритезации высокоценных инвентарей для покупателей в режиме реального времени (RTB), постоянно исследуя ранее недооцененные инвентари для захвата новых возможностей.
• Использование и улучшение существующей инфраструктуры машинного обучения для поддержки целей оптимизации, обеспечивая масштабируемость и эффективность для обработки запросов с высокой пропускной способностью и низкой задержкой.
• Проектирование, выполнение и мониторинг экспериментов для проверки различных стратегий оптимизации, согласование оффлайн-оценок с онлайн-оценками доходов с использованием методов контрфактической оценки и обратного взвешивания по склонности. Проведение углубленного статистического анализа для совершенствования алгоритмов.
• Сотрудничество с инженерными командами для обеспечения надежных конвейеров данных, гарантируя, что модели машинного обучения могут эффективно использовать эти данные в технологии торговых систем.
• Наставничество и руководство разнообразной командой инженеров мирового уровня, поддержание культуры инженерного совершенства через передовые инструменты, тестирование с учетом рисков, объясняемые системы и строгие проверки кода.

Требования

• Степень бакалавра/магистра в области компьютерных наук, науки о данных, математики или смежной области.
• 12+ лет профессионального технического опыта.
• 5+ лет опыта в качестве инженера-программиста.
• 8+ лет опыта руководства и выполнения проектов машинного обучения.
• Глубокие знания алгоритмов машинного обучения и практический опыт работы с библиотеками и фреймворками ML.
• Опыт работы с Python, Go, R, C++ или Java.
• Глубокие знания распределенных систем и фреймворков обработки данных.
• Выдающиеся навыки решения проблем и аналитические способности.
• Продвинутый опыт работы с инструментами визуализации данных, такими как Tableau или Looker. <