Віддалений старший науковий співробітник @ Carwise в Varwise

Ми шукаємо старших спеціалістів із обробки даних для віддаленої роботи в компанії AdTech, ми обробляємо понад 1 мільйон запитів/с, і всі команди постійно стикаються з проблемами великого обсягу, низької затримки та географічного розподілу.

Ми цінуємо технічну досконалість, і ви матимете ресурси та час, щоб надати код і рішення світового рівня.

Це 100% віддалена вакансія , для кваліфікованих кандидатів ми допомагаємо з візою та переїздом до Польщі.

Ви працюватимете з членами команди в Нью-Йорку та Польщі.

На цій посаді ви працюватимете над концепцією, дизайном, розробкою, тестуванням і розгортанням реальних додатків моделей і даних, які впливають на мільярди доларів маркетингових витрат.

Від оптимізації аукціонів призначення ставок у реальному часі до відокремлення людського веб-трафіку від нелюдського, до побудови глобальної діаграми різних пристроїв для мільярдів користувачів, ви матимете можливість працювати над численними скороченнями крайні проблеми та розробляти масштабовані, високопродуктивні рішення для проблем великих даних, використовуючи найсучасніші технології, мови та фреймворки.

Це те, чого ми будемо шукати від кандидата:

• Вплив на аукціон RTB або подібний досвід
• Поглиблене знання Python за допомогою numpy & pandas;
• Можливість оптимізувати та прискорити код.
• Попередній досвід керування командою

Окрім вищезазначеного, вам знадобляться глибокі знання в таких сферах:

< li> Алгоритми та структури даних
• Марковські процеси ймовірності та статистики та їх стаціонарні розподіли;
• Стохастична матриця та властивості її власних значень; Байєсівський висновок і спряжені розподіли; Двовибіркова перевірка гіпотези.
• ML & DS - Зменшення розмірності; Геометрія PCA і SVD; Геометрія регулярізації L1 і L2; Дерева рішень; Спільна фільтрація; відбір проб Томпсона; MCMC; Boosting, (зміщення в Boosted DT); Bagging
• Нейронні мережі - вбудовування; кодери; Викинути; CNN, RNN; Внутрішній коваріатний зсув.

Ми шукаємо старших спеціалістів із обробки даних для віддаленої роботи в компанії AdTech, ми обробляємо понад 1 мільйон запитів/с, і всі команди постійно стикаються з проблемами великого обсягу, низької затримки та географічного розподілу.

Ми цінуємо технічну досконалість, і ви матимете ресурси та час, щоб надати код і рішення світового рівня.

Це 100% віддалена вакансія , для кваліфікованих кандидатів ми допомагаємо з візою та переїздом до Польщі.

Ви працюватимете з членами команди в Нью-Йорку та Польщі.

На цій посаді ви працюватимете над концепцією, дизайном, розробкою, тестуванням і розгортанням реальних додатків моделей і даних, які впливають на мільярди доларів маркетингових витрат.

Від оптимізації аукціонів призначення ставок у реальному часі до відокремлення людського веб-трафіку від нелюдського до побудови глобальної діаграми різних пристроїв для мільярдів користувачів – ви матимете можливість працювати над численними скороченнями крайні проблеми та розробляти масштабовані, високопродуктивні рішення для проблем великих даних, використовуючи найсучасніші технології, мови та фреймворки.

,[Оптимізація репостійні стратегії призначення ставок і механізми аукціону для ефективного витрачання рекламних бюджетів і досягнення цілей кампанії; вдосконалення існуючих або розробка нових алгоритмів сегментації трафіку та оцінки ландшафтів ставок у кожному сегменті; підтримка та вдосконалення поточної роботи з профілювання здоров’я користувачів, прогнозування та інструменти націлювання, внесок у проекти, пов’язані з ідентичністю пацієнта/лікаря для відстеження, профілювання та націлювання на різних пристроях, підтримка існуючої кодової бази для інтеграції даних і підтримки виробництва для наших основних моделей., вдосконалення технології контекстуалізації сторінок: робота з алгоритмами виявлення тем охорони здоров’я, ключовими словами /вилучення фраз, загальний і аспектний аналіз настроїв. Тісно співпрацюйте з Engineering щодо архітектури та впровадження зусиль моделювання для забезпечення продуктивності та масштабованості ]

Вимоги: Python, NumPy , pandas, Keras, scikit-learn, Scala, Spark
Інструменти: .
Додатково: Плоска структура, Невеликі команди, Міжнародні проекти, Безкоштовна кава, Ігрова кімната, Безкоштовні закуски, Безкоштовні напої, Безкоштовний обід, Внутрішні тренінги, Сучасний офіс.