Команда інженерів Teads – це динамічний колектив з понад 200 талановитих професіоналів, розташованих у трьох основних локаціях: Монпельє, Париж та Бухарест. Ми працюємо через гнучкі та автономні команди функцій, одночасно розділяючи технічну експертизу в декількох практичних спільнотах.
Ми сприяємо інноваціям, підтримуючи різноманітність, і прагнемо створити інклюзивне середовище для всіх співробітників. У Teads ми пропонуємо гнучкість роботи дистанційно, готові обговорити оптимальний баланс між роботою та особистим життям.
Приєднуйтеся до захопленої команди, відданої побудові відповідальної та якісної реклами в масштабі!
- Великонавантажені середовища: Обробка 1,9 мільярда користувачів на місяць, опрацювання 100 мільярдів подій на день з вимогами низької затримки та високої доступності (2 мільйони запитів за секунду, відповідь менш ніж за 150 мілісекунд).
- Багатий технологічний стек: Використання різноманітних технологій і систем, в основному Scala та TypeScript, оптимізованих для продуктивності, масштабованості, стійкості та ефективності витрат.
- Великі набори даних: Управління великими наборами даних з часом доступу в мілісекундах для обчислення складних аукціонних алгоритмів у майже реальному часі (18 мільйонів прогнозів за секунду).
- Зручні веб-продукти: Розробка інтуїтивно зрозумілих веб-продуктів, які використовуються тисячами користувачів по всьому світу.
- Адаптивна хмарна інфраструктура: Постійна співпраця з продуктовими командами для адаптації нашої хмарної інфраструктури до нових функцій та продуктів.
- Різнобічна експертиза: Підвищення роботи різноманітних профілів з акцентом на спільній якості та знаннях.
Як асистент науковця даних у Teads, ви зосередитеся на нашому користувацькому графі, що забезпечує ймовірністне зв’язування між різними пристроями користувачів і каналами трансляції (CTV, Web). Ви також працюватимете над просунутими моделями глибокого навчання для класифікації користувачів або обчислення оптимальних векторних представлень їхньої цифрової активності.
- Програмування на Python (pandas, keras, tensorflow, seaborn тощо)
- Опанування інструментів обробки даних від GCP, таких як Bigquery та Looker
- Використання виробничих інструментів у стеку AWS
- Програмування на Scala
- Дотримання найкращих практик у сфері обробки даних та машинного навчання
- Знання Python для науки про дані
- Ознайомленість з SQL, орієнтованим на обробку великих даних; досвід роботи з іншими вищезазначеними інструментами є перевагою
- Цікавість, здатність працювати в команді, критичне мислення та бажання навчатися
Teads цінує командну роботу, прагматизм і слухання, заохочуючи інноваційні підходи та розробку "від початку до кінця