Кто мы
RTB House — это глобальная компания, предоставляющая передовые маркетинговые технологии для ведущих брендов и агентств по всему миру. Наш собственный движок для покупки рекламы является первым в мире, полностью основанным на алгоритмах глубокого обучения, что позволяет рекламодателям достигать выдающихся результатов и достигать своих целей на каждом этапе воронки продаж.
Основанная в 2012 году и работающая сейчас более чем в 90 странах, RTB House всегда была частной компанией по замыслу. Мы поддерживаем рекламу на основе первых данных и неустанно стремимся к инновациям. Высоко оптимизированный движок ставок RTB House AdTech обрабатывает 400 миллионов выводов моделей каждую секунду.
О роли
В качестве старшего исследователя машинного обучения (Staff ML Researcher) вы будете работать над сложными проектами в области машинного обучения, которые расширяют и улучшают способы использования ML в нашей компании. Машинное обучение находится в самом центре RTB House, и вы окажете сильное и непосредственное влияние на наши ключевые показатели. Мы ищем сильного индивидуального специалиста, который будет руководить исследовательскими проектами с широким охватом и высокой степенью неопределенности. Следующие навыки будут критически важны:
- Умение решать неясные задачи. Вам придется понять суть проблемы, определить цель и способы измерения успеха, а также найти наиболее эффективный способ решения задачи.
- Практический опыт в машинном обучении. Это роль прикладного исследователя: мы создаем ML-системы, которые работают в продакшене. Вы будете писать код, обучать модели, проводить эксперименты и внедрять решения — мерой успеха является реальное влияние на бизнес.
- Ориентация на результат. Мы ценим здоровое стремление эффективно решать задачи, начиная с простых решений и используя сложные инструменты только при необходимости, всегда стремясь к простому и элегантному решению.
- Лидерские качества. Мы ищем человека, который сможет выявлять перспективные проекты, формировать видение, общаться с заинтересованными сторонами и, прежде всего, реализовывать задуманное.
- Полная ответственность за проект. Вы будете владеть проектами от идеи, через анализ, исследование, создание прототипа, тестирование до окончательной реализации и развертывания.
- Эффективное общение. В этой роли вы будете сотрудничать со многими людьми, поэтому крайне важно хорошо коммуницировать и эффективно организовывать работу.
Что вы будете делать:
- Определять, формулировать и вести исследовательские проекты с масштабом на всю компанию и прямым влиянием на ключевые показатели.
- Проектировать и реализовывать модели, чаще всего глубокие нейронные сети, используемые для прогнозирования поведения и предпочтений пользователей Интернета.
- Разрабатывать и тестировать новые подходы к моделированию ключевых задач, таких как ставки в аукционах с первой ценой.
- Проводить и анализировать A/B тесты новых решений.
- Отслеживать и анализировать последние работы в области машинного обучения и переводить их в практические улучшения.
- Наставлять исследователей и формировать исследовательские практики в командах.
Используемые технологии:
- Python, Java, Scala
- PyTorch, NumPy, Pandas
- TPU, JAX
- Jupyter Notebooks
- BigQuery, GCP
Ожидаемый опыт
- Более 5 лет опыта работы исследователем или инженером.
- Более 2 лет практического опыта в области машинного обучения / Data Science.
- Уверенное владение программированием.
- Хорошие математические знания и интуиция.
Желательно
- Сильная теоретическая база в математике: статистика, теория вероятностей, дискретная математика, комбинаторика.
- Опыт работы в AdTech является плюсом, но не обязателен.
Что мы предлагаем
- Технологии: доступ к новейшим технологиям и реальная возможность использовать их в масштабных и динамичных проектах; работа с обширными и богатыми наборами данных.
- Влияние: ваша работа будет немедленно влиять на бизнес-результаты компании по всему миру, а также вы будете наставлять менее опытных коллег в команде.
- Благополучие: возможна удалённая и офисная работа. Гибкий график.
- Культура: работа в команде энтузиастов с большим опытом в ML, которые охотно делятся знаниями и опытом ежедневно, без бюрократии и формальностей.
- Работа с целью: находясь в центре системы, ваши растущие знания и компетенции будут применяться в практических задачах, напрямую связанных с бизнес-результатами.
