Machine Learning Model Engineer - MX

Описание позиции: Samsung Ads, пионер в области передовых рекламных технологий, ищет инженера по машинному обучению для нашей команды платформенной разведки (PI) в Маунтин-Вью, штат Калифорния. Погрузитесь в мир, где передовое машинное обучение и новейшие технологии сливаются для создания самой умной рекламной платформы в мире. Имея доступ к уникальным корпоративным данным Samsung, вы будете формировать и направлять крупномасштабные продукты машинного обучения, оказывая значительное влияние на сферу цифровой рекламы.

Samsung Ads использует мощные, комплексные данные для того, чтобы рекламодатели могли достигать аудиторий на устройствах Samsung по всему миру. Будучи частью всемирной корпорации Samsung, наши проекты охватывают весь глобус, предлагая динамическую и совместную рабочую среду. Здесь царит инновация, и мы ценим процесс решения сложных задач и прокладывания новых путей в рекламной технологии.

Занимая ключевое место в нашем продукте для мобильной рекламы с оплатой за действие, ваша роль включает:

• Лидерство в процессе полного цикла доставки производственных моделей машинного обучения.
• Проектирование, разработка и внедрение масштабируемых решений машинного обучения для оптимизации различных рекламных целей.
• Слежение за последними технологиями машинного обучения и тенденциями в индустрии.
• Анализ огромных наборов данных для выявления тенденций и пробелов, предложение и выполнение решений.
• Прототипирование новых решений на базе ML и их бесперебойный переход в производство.
• Сотрудничество с внутренними командами и глобальными партнерами для продвижения новых функций и достижения бизнес-целей.
• Наставничество над младшими инженерами и формирование будущих технических лидеров.

Идеальные кандидаты должны иметь:

• Степень магистра или доктора наук в области информатики, математики или смежной дисциплины.
• Не менее 5 лет опыта в индустрии с магистерской степенью или 3+ лет с докторской степенью.
• Твердое теоретическое понимание машинного обучения/добычи данных.
• Владение библиотеками машинного обучения, такими как TensorFlow, PyTorch, и опыт работы с инструментами для больших данных, такими как Spark или Kafka.
• Сильные навыки программирования на Python или других объектно-ориентированны