Starszy analityk danych / starszy inżynier uczenia maszynowego w LoopMe

—Zastosowanie sztucznej inteligencji w środowisku o dużym natężeniu ruchu. Rola: Pełnoetatowy starszy inżynier uczenia maszynowego/starszy specjalista ds. danych dla wyjątkowego kandydata, który żywo interesuje się stosowaniem systemów AI na dużą skalę. Będziesz projektować i budować systemy uczenia maszynowego, które będą działać na danych ze świata rzeczywistego. Będziesz zaangażowany w cały cykl życia rozwoju systemu, od burzy mózgów na wstępne pomysły, poprzez prototypowanie, aż po wdrożenie kodu na poziomie produkcyjnym i wdrożenie. Praca polega na obsłudze miliardów punktów danych dziennie. LoopMe poczyniło znaczne inwestycje w sztuczną inteligencję. Jesteśmy zainteresowani przekraczaniem granic i wyprzedzaniem konkurencji, zamiast ponownego stosowania zmęczonych, starych systemów. Robimy to poprzez opracowywanie naprawdę nowych systemów uczenia maszynowego i stosowanie ekscytujących i nowatorskich sposobów. Zapraszamy do zapoznania się z naszymi publikacjami w sekcji O zespole ds. analityki danych poniżej. (Druga praca zdobyła tytuł najlepszej pracy na adKDD 2021.) Dołączysz do grupy składającej się z 17 analityków i inżynierów danych pod okiem wykwalifikowanego Chief Data Scientist. (www.linkedin.com/in/leonardnewnham). Jeśli chcesz wiedzieć, jak naprawdę wygląda praca w zespole Data Science, sprawdź nasze recenzje na Glassdoor.com/...​I_IE911164.0,6_KO7,21.htm Wyszukaj „Data Scientist”. Mamy solidną ocenę 5 gwiazdek i świetne opinie. Aby zrozumieć nasze wartości i sposób, w jaki lubimy pracować, zapoznaj się z sekcją „O zespole Data Science” poniżej. To szansa, aby stać się częścią szybko rozwijającego się start-upu w Wielkiej Brytanii i zdobyć doświadczenie z pierwszej ręki na temat działania start-upów technologicznych. Będziesz pracować w ciekawym i dynamicznym środowisku w jednej z najbardziej innowacyjnych firm w AIspace. Kluczowe obowiązki: Pracujemy w małych, wysoce interaktywnych zespołach, korzystając z dwutygodniowych sprintów. Będziesz potrzebować silnych umiejętności komunikacyjnych. Oczekujemy również, że będziesz bardzo dbał o jakość swojego kodu: jego przejrzystość, dokumentację i testowanie. Będziesz pracować w małym zespole składającym się z 3-4 analityków danych/inżynierów uczenia maszynowego. Będziesz projektować, budować i uruchamiać różne potoki odczytujące terabajty danych i efektywnie je przetwarzać przy użyciu kilku różnych technik modelowania, w tym niektórych naszych własnych nowatorskich algorytmów. Potoki te będą generować dane wyjściowe, które będą przekazywane do systemów decyzyjnych w czasie rzeczywistym. Niektóre z używanych przez nas technologii obejmują Google Cloud, Python, R, Docker, Kafka, Spark, Airflow, ElasticSearch, ClickHouse i różne algorytmy nadzorowanego uczenia się. Kluczowe umiejętności i doświadczenie: — Minimum licencjata stopień naukowy w dyscyplinach matematycznych, takich jak informatyka, statystyka stosowana, matematyka, inżynieria lub fizyka, uzyskany na szanowanym uniwersytecie. Magister lub doktorat z premią — 4 lub więcej lat komercyjnego doświadczenia w Pythonie — Doświadczenie w tworzeniu potoków uczenia maszynowego, które odczytują i przetwarzają duże ilości danych Dodatkowe kwalifikacje: — Doświadczenie w aukcjach licytacji w czasie rzeczywistym — Doświadczenie w tworzeniu oprogramowania w trybie Scrum/agile — Praktyczna wiedza na temat infrastruktury do obsługi systemów o wysokiej dostępności. (ElasticSearch, Kafka, ClickHouse itp.) — Doświadczenie w Airflow O Tobie: — Doskonałe umiejętności komunikacyjne — będziesz pracować z kolegami w Wielkiej Brytanii i innych lokalizacjach — Ma dociekliwy umysł i zdyscyplinowane naukowe podejście do dodatkowychustalanie faktów i zrozumienie zaobserwowanych zachowań — Chcesz być częścią szybko rozwijającej się firmy o globalnych ambicjach — Lubimy, aby praca była przyjemna, wymagane jest bardzo dobre poczucie humoru Idealny kandydat będzie analizował dane z wielu perspektyw, będzie potrafił myśleć nieszablonowo i skutecznie przekazywać pomysły i wnioski na tematy techniczne i nietechniczne rówieśnicy jednakowo. Kluczem jest pasja do nowych technologii i dążenie do znajdowania prostych i eleganckich sposobów wdrażania prostych rozwiązań złożonych problemów. Korzyści: — Konkurencyjny pakiet wynagrodzeń — Setki milionów ludzi widzi Twoją pracę i korzysta z naszych produktów na całym świecie — Przejrzyste środowisko pracy — Przyjazne środowisko zespołowe, w którym uczysz się i zdobywasz nowe umiejętności jest zachęcany — Dołączenie do stabilnej, rentownej firmy o wysokim wzroście. Informacje o zespole Data Science: — Tworzymy zespół 17 inżynierów zajmujących się uczeniem maszynowym, analityków danych i inżynierów danych budujących systemy, aby stosować najnowsze metody sztucznej inteligencji i badać problemy świata rzeczywistego. LoopMe zatrudnia ponad 300 pracowników, w tym 100 pracowników technicznych. — Rozproszony zespół Wear z biurami w Londynie, Polsce i na Ukrainie. NIE twórz zespołu outsourcingowego, noś zespół prawdziwie rozproszony, w którym wysłuchuje się pomysłów wszystkich. — Bądź otwarty na nowe pomysły i aktywnie staraj się udoskonalać zarówno nasze systemy, jak i nasze praktyki rozwojowe. To miejsce, w którym każdy może mieć wpływ lokalny. — Tworzymy włączający i wspierający zespół, w którym ludzie lubią pracować ze swoimi współpracownikami i czują się doceniani. — Nasze wartości to: otwarta komunikacja, ciągła innowacja (szybko poniesiesz porażkę, nie boisz się próbować), wszystkie pomysły są mile widziane, wetreat ludzi uczciwie i oczekujemy tego, co najlepsze. — Wykonujemy naprawdę nowatorskie i nowatorskie prace. Od czasu do czasu publikujemy artykuły, które mogą nadać posmak naszej pracy w zakresie automatycznego określania stawek, na przykład: — 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 Price and Bids for Upstream Auctioneers, PPaliwal, LStavrogiannis, ADKDD 2021 (zwycięzca nagrody za najlepszy artykuł)papers.adkdd.org/...​dkdd21-paliwal-hybrid.pdfO LoopMe:LoopMe zostało założone z misją zamknięcia obiegu reklamy marki. Nasza kompleksowa platforma technologiczna wykorzystuje dane mobilne, wykorzystując potężną kombinację atrybucji, sztucznej inteligencji i analiz, aby zapewnić wyjątkową skuteczność kampanii w stosunku do wyników marki – rozważania zakupu, zamiaru zakupu, ruchu pieszego i sprzedaży offline. Firma została założona przez doświadczonych menedżerów ds. reklamy mobilnej Stephena Upstone’a (CEO ) i Marco Van deBergh (dyrektor ds. technicznych) w 2012 r. LoopMe ma globalne biura w Nowym Jorku, Londynie, Chicago, Los Angeles, Atlancie, Bostonie, Dallas, Detroit, San Francisco, Dnipro, Singapurze, Pekinie, Dubaju i Johannesburgu.