Привет! Мы — Leadlinks, продуктовая команда с более чем 7-годами опыта в AdTech.
Мы создаем высоконагруженные системы, которые обрабатывают более 100 000 запросов в секунду, и строим аналитику на больших данных.
Наши продукты занимают топовые позиции в рейтинге качества Adindex:
Топ-2 в категории DSP - Adspend
Топ-3 в категориях "Управление размещениями" и "Optimization tools" - MediaDesk
Мы ищем ML-инженера, который усилит нашу команду и возьмет на себя задачи на стыке Big Data, геоаналитики и RTB-аукционов.
Все проекты - внутренняя разработка:
Adspend - DSP-система для алгоритмической закупки рекламы (Programmatic).
Radar-OOH - независимый измеритель аудитории наружной рекламы (Big Data & Geo).
MediaDesk - Trading Desk платформа, агрегирующая Яндекс Директ, ВК, Getintent, Between и др.
Betected - собственный антифрод для фильтрации трафика и обеспечения Brand Safety.
Задачи делятся на два стрима: работа с геоданными (Radar) и оптимизация аукционов (Adspend).
Geo-analytics & Processing: Очистка и фильтрация "шумных" геоданных, сглаживание треков, работа с H3-индексами.
Моделирование аудитории: Экстраполяция данных с выборки на генеральную совокупность, построение look-alike моделей для расчета охватов (Outdoor/Indoor).
Предиктивные модели: Разработка моделей прогнозирования вероятности клика и конверсии для участия в торгах.
Bid Optimization: Улучшение алгоритмов Bid Shading (выбор оптимальной цены ставки для победы в аукционе с минимальными затратами).
High-performance inference: Адаптация ML-моделей под SLA (ответ DSP ~20мс).
Внедрение: Проверка гипотез, A/B тестирование алгоритмов и деплой моделей в продакшн совместно с бэкенд-командой (Python/Go).
Математический фундамент: Понимание теории вероятностей, матстатистики и линейной алгебры.
Python: Уверенное владение Pandas, NumPy, Scikit-learn, Jupyter. Опыт работы с градиентным бустингом (CatBoost, XGBoost или LightGBM).
MLOps культура: Понимание жизненного цикла моделей. Опыт работы с инструментами трекинга экспериментов (мы используем ClearML)
ClickHouse: Знание SQL и опыт работы с колоночными СУБД.
Geo-spatial stack: Умение работать с геоданными, координатами и пространственными индексами (h3-py, shapely, geopandas).
Бизнес-мышление: Понимание, что точность модели важна, но еще важнее - влияние на бизнес-метрики
Самостоятельность: Способность погрузиться в существующий код, разобраться в специфике данных и предложить архитектурные улучшения.
Будет плюсом:
Понимание рынка AdTech (RTB, OpenRTB, DSP/SSP).
Опыт работы с HighLoad системами и оптимизация кода под Low Latency.
Опыт реализации O2O-атрибуции (связка офлайн-показов с онлайн-действиями)
Работу в аккредитованной IT-компании (все соответствующие льготы).
Полностью белое оформление по ТК РФ.
Удобный формат работы: удаленно, гибрид или офис в г. Краснодар.
Гибкое начало рабочего дня, минимум бюрократии.
Пересмотр заработной платы пропорционально росту ответственности и вкладу в проект.
Комфортный офис в центре Краснодара (ул. Мира): кухня, кофемашина, зона отдыха с PlayStation.
ДМС со стоматологией (после 1 года работы).
В сопроводительном письме напишите кодовую фразу "Хочу в Leadlinks", так мы поймем, что вы не робот.
