Персонал ML Research Керівник @ RTB House в RTB House

Як керівник дослідження ML ви працюватимете над складними проектами ML, які розширюють і покращують спосіб використання ML у нашій компанії. ML знаходиться в самому центрі RTB House, і ви матимете сильний миттєвий вплив на наші основні показники. Ми шукаємо сильного технічного лідера, який також керуватиме невеликою командою високоефективних дослідників. Наступні навички будуть вирішальними: Лідерські навички. Ми шукаємо людину, яка може визначити проекти з високим потенціалом, створити бачення, спілкуватися із зацікавленими сторонами та, перш за все, реалізувати. Сильні технічні навички. Ми шукаємо людину, яка буде керувати проектами технічно, з ентузіазмом до практичної роботи. Наскрізне володіння. Ви будете володіти проектами від концепції, аналізу, дослідження, побудови доказу концепції, тестування до остаточного впровадження та розгортання. Ефективне спілкування. У цій ролі ви співпрацюватимете з багатьма людьми, і дуже важливо добре спілкуватися та ефективно організовувати роботу. Здатність вирішувати незрозумілі проблеми. У кожному проекті вам доведеться зрозуміти суть проблеми, визначити мету та спосіб вимірювання успіху, а також знайти найефективніший спосіб вирішення проблеми. Бути орієнтованим на результат. Ми цінуємо здоровий потяг до ефективного вирішення проблем, починаючи з простих і використовуючи складні інструменти лише за потреби, завжди прагнучи до простого, елегантного рішення. Вміння працювати в команді. Ви працюватимете в різних командах, часто в ІТ та бізнес-організаціях. Уміння будувати та керувати командою. Ви почнете як перший дослідник у дослідницькій групі платформи, сподіваючись збільшити команду до пари дослідників/інженерів протягом першого року. Необхідно мати 8+ років досвіду роботи дослідником або інженером. 3+ роки досвіду роботи з машинним навчанням / Data Science. Сильна математична основа: статистика, ймовірність, дискретна математика, комбінаторика. Вміння програмувати. 3+ роки досвіду керування командою. ,[RTB House — це компанія, орієнтована на продуктивність, і наша технологія — наша головна сила. Ми працюємо з понад 2000 клієнтами в регіоні EMEA, APAC та Америці. Наша оптимізована система обслуговує майже 10 мільйонів запитів на секунду. Ми оцінюємо кілька моделей під час запиту, включно з глибокими нейронними мережами. Машинне навчання лежить в основі нашої діяльності. Ми постійно вдосконалюємо та розширюємо нашу платформу ML. Приклади проектів включають: Демократизацію експериментів із новими сигналами для більшої кількості команд. Історично дослідження вдосконалення наших моделей глибокого навчання були ізольованими в нашій групі машинного навчання. Незважаючи на те, що команда є дуже сильною та дає чудові результати, ми вважаємо, що є великий потенціал у тому, щоб дозволити нашій ширшій організації експериментувати з новими сигналами та новими функціями. Таким чином ми можемо мати багато людей із різним досвідом і різними сильними сторонами, які працюють над певними галузями нашого портфоліо рекламодавців (електроніка, мода, подорожі тощо). Це відкриє нові можливості, недоступні в одній команді. Завдання полягає в тому, щоб створити систему, яка уможливлює такі експерименти, яка є доступною, зручною для обслуговування та де результати можна інтерпретувати. Оптимізаціятворчий процес проектування. Традиційно покращення графічного дизайну наших оголошень чи креативів дало значний приріст наших показників. Ця сфера все ще має великий потенціал, але щоб реалізувати його, нам все більше потрібен структурований підхід до роботи з креативними дизайнерами, тестування нових дизайнів у змістовний спосіб, відокремлення реальних здобутків від тестування артефактів. Одне із завдань полягає в тому, щоб добре зрозуміти, як наша система глибокого навчання вибирає, яку рекламу показувати, і переконатися, що вона сумісна з новою платформою тестування творчості. Багато іншого, а також усе, що ви можете придумати!] Вимоги: Керівництво командою, Python, Машина Управління операційною моделлю навчання