Leitender Datenwissenschaftler / Leitender Ingenieur für maschinelles Lernen in LoopMe

—Anwendung von KI im großen Maßstab in einer Umgebung mit hohem Verkehrsaufkommen. Die Rolle: Eine Vollzeitstelle als Senior Machine Learning Engineer/Senior Data Scientist für einen außergewöhnlichen Kandidaten, der großes Interesse an der Anwendung von KI-Systemen im großen Maßstab hat. Sie werden maschinelle Lernsysteme entwerfen und bauen, die mit realen Daten arbeiten. Sie sind am gesamten Lebenszyklus der Systementwicklung beteiligt, vom Brainstorming der ersten Ideen über das Prototyping bis hin zur Implementierung von Code und Bereitstellung auf Produktionsebene. Die Arbeit umfasst die Verarbeitung von Milliarden von Datenpunkten pro Tag. LoopMe investiert erheblich in KI. Wir sind daran interessiert, die Grenzen zu erweitern und der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein, anstatt veraltete alte Systeme erneut anzuwenden. Wir tun dies, indem wir wirklich neue Systeme für maschinelles Lernen entwickeln und diese auf spannende und neuartige Weise anwenden. Weitere Informationen finden Sie in unseren Veröffentlichungen im Abschnitt „Über das Data Science-Team“ weiter unten. (Die zweitbeste Arbeit wurde beim adKDD 2021 ausgezeichnet.) Sie werden Teil einer Gruppe bestehend aus 17 Datenwissenschaftlern und Dateningenieuren unter der Leitung eines qualifizierten Chief Data Scientist. (www.linkedin.com/in/leonardnewnham). Wenn Sie wissen möchten, wie es wirklich ist, im Data Science-Team zu arbeiten, schauen Sie sich unsere Bewertungen auf GlassDoor an: www.glassdoor.com/...​I_IE911164.0,6_KO7,21.htm Suchen Sie nach „Data Scientist“. Wir haben eine solide 5-Sterne-Bewertung und tolles Feedback. Um unsere Werte und unsere Arbeitsweise zu verstehen, lesen Sie den Abschnitt „Über das Data Science-Team“ unten. Dies ist eine Gelegenheit, Teil eines wachstumsstarken britischen Technologie-Start-ups zu werden und aus erster Hand zu erfahren, wie Technologie-Start-ups funktionieren. Sie werden in einem spannenden und schnelllebigen Umfeld in einem der innovativsten Unternehmen im KI-Bereich arbeiten. Hauptaufgaben: Wir arbeiten in kleinen, hochgradig interaktiven Teams in zweiwöchigen Sprints. Sie benötigen ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten. Von Ihnen wird auch erwartet, dass Sie sich intensiv um die Qualität Ihres Codes kümmern: seine Klarheit, Dokumentation und Tests. Sie werden in einem kleinen Team von 3-4 Datenwissenschaftlern/Ingenieuren für maschinelles Lernen arbeiten. Sie werden verschiedene Pipelines entwerfen, erstellen und betreiben, die Terabytes an Daten lesen und diese mithilfe verschiedener Modellierungstechniken, einschließlich einiger unserer eigenen neuartigen Algorithmen, effizient verarbeiten. Diese Pipelines erzeugen Ausgaben, die in Echtzeit-Entscheidungssysteme einfließen. Zu den von uns verwendeten Technologien gehören Google Cloud, Python, R, Docker, Kafka, Spark, Airflow, ElasticSearch, ClickHouse und verschiedene überwachte Lernalgorithmen. Schlüsselkompetenzen und Erfahrung: – Mindestens ein Bachelor-Abschluss Abschluss in einer mathematischen Disziplin wie Informatik, Angewandte Statistik, Mathematik, Ingenieurwesen oder Physik an einer renommierten Universität. Ein MSc- oder Ph.D.-Abonus – 4 oder mehr Jahre kommerzielle Erfahrung mit Python – Erfahrung in der Entwicklung von Pipelines für maschinelles Lernen, die große Datenmengen lesen und verarbeiten. Bonusqualifikationen: – Erfahrung mit Echtzeit-Gebotsauktionen – Erfahrung mit Scrum/agile Softwareentwicklung – Praktische Kenntnisse der Infrastruktur für den Betrieb von Hochverfügbarkeitssystemen. (ElasticSearch, Kafka, ClickHouse usw.) – Erfahrung mit Airflow. Über Sie: – Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten – Sie werden mit Kollegen in Großbritannien und an anderen Standorten zusammenarbeiten. – Hat einen forschenden Geist und einen disziplinierten wissenschaftlichen AnsatzFakten erkennen und beobachtetes Verhalten verstehen – Sie möchten Teil eines schnell wachsenden Unternehmens mit globalen Ambitionen sein – wir möchten, dass die Arbeit Spaß macht, daher ist ein guter Sinn für Humor erforderlich. Der ideale Kandidat wird Daten aus vielen Perspektiven untersuchen, in der Lage sein, über den Tellerrand hinaus zu denken und Ideen und Erkenntnisse effizient mit technischen und nichttechnischen Themen zu kommunizieren Gleichaltrige gleichermaßen. Eine Leidenschaft für neue Technologien und der Drang, einfache und elegante Wege zu finden, um einfache Lösungen für komplexe Probleme zu implementieren, sind der Schlüssel. Vorteile: – Wettbewerbsfähiges Vergütungspaket – Hunderte Millionen Menschen sehen Ihre Arbeit und nutzen unsere Produkte weltweit – Eine transparente Arbeitsumgebung – Freundliche Teamumgebung, in der Sie neue Fähigkeiten erlernen und erwerben können wird ermutigt – Beitritt zu einem stabilen, profitablen, wachstumsstarken Unternehmen. Über das Data Science-Team: – Wir sind ein Team aus 17 Ingenieuren für maschinelles Lernen, Datenwissenschaftlern und Dateningenieuren, die Systeme entwickeln, um die neuesten KI-Methoden anzuwenden und an Problemen der realen Welt zu forschen. LoopMe hat über 300 Mitarbeiter, davon 100 im technischen Bereich. – Wir sind ein verteiltes Team mit Büros in London, Polen und der Ukraine. Wir sind KEIN Outsourcing-Team, sondern ein wirklich verteiltes Team, in dem jeder seine Ideen hört. – Wir sind offen für neue Ideen und streben aktiv danach, sowohl unsere Systeme als auch unsere Entwicklungspraktiken zu verbessern. Es ist ein Team, in dem jeder einen echten Einfluss haben kann. – Wir sind ein integratives und unterstützendes Team, in dem die Menschen gerne mit ihren Kollegen zusammenarbeiten und sich wertgeschätzt fühlen. – Unsere Werte sind: offene Kommunikation, kontinuierliche Innovation (schnell scheitern, keine Angst, Dinge auszuprobieren), alle Ideen willkommen, wir behandeln Menschen fair und wir erwarten das Beste. – Wir leisten wirklich neuartige und innovative Arbeit. Wir veröffentlichen gelegentlich Artikel, die einen Einblick in unsere Arbeit im Bereich der automatischen Gebotsabgabe geben können, zum Beispiel: – Gradient Boosting Censored Regression for Winning Price Prediction in Real-Time Bidding, PPaliwal, ORenov, International Conference on Database Systems for Advanced Applications 2019 – Hybrid Dual Censored Joint Learning of Reserve Prices and Gebote für Upstream Auctioneers, PPaliwal, LStavrogiannis, ADKDD 2021 (Gewinner des Best Paper Award)papers.adkdd.org/...​dkdd21-paliwal-hybrid.pdfÜber LoopMe:LoopMe wurde mit der Mission gegründet, den Kreis der Markenwerbung zu schließen. Unsere Full-Stack-Technologieplattform nutzt mobile Daten und nutzt eine leistungsstarke Kombination aus Attribution, künstlicher Intelligenz und Analysen, um eine hervorragende Kampagnenleistung im Vergleich zu Markenergebnissen zu liefern – Berücksichtigung, Kaufabsicht, Fußgängerverkehr und Offline-Verkäufe. Das Unternehmen wurde von Stephen Upstone (CEO), einem erfahrenen Manager für mobile Werbung, gegründet ) und Marco Van deBergh (CTO) im Jahr 2012. LoopMe verfügt über weltweite Niederlassungen in New York, London, Chicago, LA, Atlanta, Boston, Dallas, Detroit, San Francisco, Dnipro, Singapur, Peking, Dubai und Johannesburg.