Machine Learning Engineer - Supply Platform

Огляд компанії

Liftoff є провідною платформою для прискорення зростання мобільної індустрії, що надає рекламодавцям, видавцям, розробникам ігор та DSP інноваційні рішення для маркетингу та монетизації мобільних додатків. Наш комплексний набір рішень включає Accelerate, Direct, Influence, Monetize, Intelligence та Vungle Exchange, обслуговуючи понад 6,600 мобільних бізнесів у 74 країнах у секторах таких як ігри, соціальні мережі, фінанси, електронна комерція та розваги. Заснована у 2012 році та з головним офісом у Redwood City, Каліфорнія, Liftoff має різноманітну, глобальну присутність.

Огляд посади

Команда Supply Platform в Liftoff має ключове значення для успіху нашого бізнесу з боку видавців. Ми шукаємо інноваційних інженерів, які захоплені створенням та масштабуванням низьколатентних, високопродуктивних систем. Наша команда присвячена проектуванню та будівництву інфраструктури платформи, яка обробляє понад мільярд подій щодня, використовуючи найсучасніші технології для розробки ефективних та масштабованих систем. Якщо ви маєте пристрасть до створення та оптимізації цих систем, ми б радо з вами зв’язалися!

Ця роль передбачає роботу переважно віддалено, з перевагою для кандидатів, які можуть працювати за годинами тихоокеанського часового поясу та готові подорожувати до Orange County для особистих зустрічей 1-2 тижні на квартал. Хоча наша компанія працює віддалено, ми маємо хаби в США в Redwood City, Лос-Анджелесі, Сан-Франциско, Orange County та Нью-Йорку. Кандидати в районах Orange County/Лос-Анджелес можуть отримати вигоду від регулярних особистих зустрічей у Costa Mesa, CA.

Обов'язки

• Розробка та навчання алгоритмів машинного навчання для динамічного визначення та пріоритизації високовартісних інвентарних об'єктів для покупців Real-Time Bidding (RTB), постійно досліджуючи раніше малоефективні інвентарі щоб захопити нові можливості.
• Використання та вдосконалення існуючої інфраструктури машинного навчання для підтримки цілей оптимізації, забезпечуючи масштабованість і ефективність для обробки високошвидкісних, низьколатентних запитів на ставки.
• Проектування, виконання та нагляд за експериментами для тестування різних стратегій оптимізації, поєднуючи офлайн оцінки з онлайн оцінками доходів, використовуючи методи контрфактуальної оцінки та оберненої шкали ймовірності. Проведення вдосконаленого статистичного аналізу для уточнення алгоритмів.
• Співпраця з інженерними командами для забезпечення надійних каналів даних, гарантуючи, що моделі ML можуть ефективно використовувати ці дані у технології ставок.
• Наставництво та керівництво різноманітною командою світового рівня інженерів, сприяючи культурі інженерної досконалості через найсучасніші інструменти, тестування на основі ризиків, пояснювані системи та ретельний код рев'ю.

Вимоги

• Ступінь бакалавра/магістра у галузі комп'ютерних наук, наук про дані, математики чи спорідненої області.
• Понад 12