PulsePoint — быстрорастущая компания в области медицинских технологий (с корнями в рекламных технологиях), использующая данные в реальном времени для трансформации здравоохранения. Мы помогаем брендам и агентствам интерпретировать трудно читаемые сигналы на протяжении всего пути здоровья и объединять эти цифровые детерминанты здоровья с данными из реального мира, чтобы создать наиболее многомерное представление о клиенте.
Мы ищем старшего инженера по машинному обучению, который поможет нам:
- Оптимизировать и проверять механизмы таргетинга для конкретных заболеваний.
- Улучшать и оптимизировать наши собственные движки контекстуализации и рекомендаций, которые обрабатывают миллионы транзакций в секунду, триллионы каждый месяц. Наш конвейер обрабатывает более 80 миллиардов показов в день (> 20 ТБ данных, 200 ТБ в несжатом виде).
- Улучшать и оптимизировать нашу платформу закупок для обеспечения экономической эффективности и доставки рекламных кампаний в рамках бюджета, целей и временных ограничений.
- Сотрудничать с внутренними экспертами в области здравоохранения для проектирования и поддержки быстрой оценки, анализа и прототипирования идей для достижимой коммерциализации.
Обязанности
- Оптимизировать стратегии торгов в реальном времени для эффективного расходования рекламных бюджетов с достижением целей кампаний при различных ограничениях.
- Поддерживать и улучшать существующую работу по профилированию пользователей в области здравоохранения, прогнозированию и инструментам таргетинга.
- Улучшать технологию контекстуализации страниц: работать с алгоритмами обнаружения тем здравоохранения, извлечением ключевых слов/фраз, общим и аспектно-ориентированным анализом настроений.
- Вносить вклад в проекты, связанные с идентификацией пациентов/врачей для кросс-девайсного отслеживания, профилирования и таргетинга.
- Поддерживать существующую кодовую базу для интеграции данных и производственной поддержки наших основных моделей.
Требования
- Опыт работы не менее 3 лет на полной ставке в качестве статистика/инженера по машинному обучению/ученого данных.
- Продвинутые знания Python с использованием стека NumPy/SciPy/pandas/scikit-learn.
- Продвинутые знания классических моделей машинного обучения (логистическая регрессия, деревья решений, бустинг, бэггинг, SVM, байесовские методы и др.) и хотя бы базовые знания различных моделей нейронных сетей (CNN, RNN, автоэнкодеры, трансформеры).
- Уверенное владение системами Unix-подобного типа, Docker, git, bash.
Что мы предлагаем
- Удалённая работа. Возможен переезд в ЕС/Великобританию/США (зависит от вашего текущего местоположения и правового статуса).
- Гибкий график.
- Зарплата: 8-13 тыс. долларов США в месяц, возможен торг по более высокой сумме.
- График праздников США.
- 21 день отпуска.
.png&w=1920&q=75){kind=small}
