Data Scientist

TQLO SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ; Warszawa; Hybrid; PLN 180,000 - 240,000; Full time

Job summary

TQLO SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ w Polsce poszukuje Data Scientist, który będzie pracował nad budową i optymalizacją modeli ML wspierających systemy reklamowe na dużą skalę.

Do zadań należeć będzie projektowanie nowoczesnych architektur Deep Learning, trenowanie modeli na danych użytkowników i rozwiązywanie problemów związanych z CTR, CVR oraz RoAS. Praca w 100% zdalna z okazjonalnymi wizytami w biurze w Warszawie.

Qualifications

• Doskonała znajomość Pythona i praktyczne doświadczenie z PyTorch, TensorFlow lub JAX.
• Doświadczenie w projektowaniu i trenowaniu modeli deep learning.
• Doskonała znajomość SQL i analizy dużych zbiorów danych.
• Doświadczenie w pracy z chmurami publicznymi (GCP, AWS lub Azure).

Responsibilities

• Projektowanie, trenowanie i optymalizacja modeli ML wspierających systemy reklamowe.
• Tworzenie architektur Deep Learning opartych na sieciach neuronowych.
• Praca z danymi użytkowników, produktów i reklam w środowiskach wysokiej przepustowości.
• Współpraca z zespołami DS i Engineering przy implementacji w środowiskach produkcyjnych.

Skills

Python

PyTorch

TensorFlow

JAX

SQL

Big data processing

Tools

GCP

AWS

Azure

Job description

Nasz Klient to jedna z największych technologicznie zaawansowanych platform e-commerce w Europie, obsługująca miliony użytkowników dziennie.

Projekt koncentruje się na transformacji architektury modeli Machine Learning wykorzystywanych w obszarze Advertising – od tradycyjnych rozwiązań opartych o drzewa decyzyjne i gradient boosting do nowoczesnych architektur bazujących na sieciach neuronowych.

Dołączysz do zespołu odpowiedzialnego za projektowanie i rozwój modeli predykcyjnych wspierających systemy reklamowe działające w dużej skali oraz środowiskach o wysokiej przepustowości i niskich opóźnieniach.

Szukamy doświadczonej osoby na stanowisko Data Scientist, która chce pracować nad budową modeli od podstaw, eksperymentować z najnowszymi podejściami Deep Learning oraz mieć realny wpływ na kierunek rozwoju kluczowych rozwiązań biznesowych.

TRYB PRACY

100% zdalnie z możliwością okazjonalnych wizyt w biurze w Warszawie (warsztaty projektowe i spotkania zespołowe 1–2 razy na kwartał)

CZYM BĘDZIESZ SIĘ ZAJMOWAĆ?

• Projektowaniem, trenowaniem oraz optymalizacją modeli Machine Learning wspierających obszary CTR (Click-Through Rate), CVR (Conversion Rate) oraz RoAS (Return on Advertising Spend) wykorzystywane w systemach reklamowych
• Tworzeniem nowoczesnych architektur opartych o Deep Learning i sieci neuronowe, które zastąpią dotychczasowe rozwiązania bazujące na Gradient Boosting i drzewach decyzyjnych
• Budową zaawansowanych modeli wykorzystujących dane dotyczące użytkowników, produktów, wydawców oraz placementów reklamowych
• Rozwijaniem modeli wspierających Dynamic Content Optimization oraz scenariusze rekomendacyjne i retargetingowe
• Optymalizacją modeli pod kątem działania w środowiskach o wysokiej skali oraz niskich opóźnieniach
• Współpracą z zespołami Data Science i Engineering przy wdrażaniu rozwiązań do środowisk produkcyjnych

CZEGO OD CIEBIE OCZEKUJEMY?

• Bardzo dobra znajomość Python oraz praktyczne doświadczenie w pracy z PyTorch, TensorFlow lub JAX
• Udokumentowane doświadczenie w projektowaniu, trenowaniu i optymalizacji modeli opartych o głębokie sieci neuronowe (Deep Learning)
• Bardzo dobra znajomość SQL, w szczególności analizy i przetwarzania dużych zbiorów danych
• Doświadczenie w pracy z chmurą publiczną (GCP, AWS lub Azure)
• Język polski na poziomie C1 oraz język angielski na poziomie B2

Nice to have:

• Doświadczenie w projektowaniu modeli dla systemów działających w czasie rzeczywistym (low-latency systems)
• Znajomość domeny AdTech, Marketing Technology lub systemów reklamowych
• Doświadczenie w modelowaniu zdarzeń biznesowych takich jak CTR, CVR lub RoAS
• Znajomość zagadnień związanych z RTB (Real-Time Bidding), DSP (Demand Side Platform) lub systemami aukcyjnymi
• Doświadczenie z klasycznymi metodami Machine Learning, takimi jak Random Forest czy Gradient Boosted Trees
• Praktyczne wykorzystanie narzędzi AI wspierających pracę programistyczną i badawczą

DLACZEGO WARTO?

• Długoterminowa współpraca w modelu outsourcingowym z perspektywą kontynuacji projektu w kolejnych latach
• Możliwość pracy w 100% zdalnej przy okazjonalnych spotkaniach projektowych w Warszawie
• Udział w strategicznym projekcie związanym z wdrażaniem nowoczesnych architektur Deep Learning w dużej skali biznesowej
• Współpraca z bardzo doświadczonymi zespołami Data Science, Machine Learning i Engineering
• Realny wpływ na kierunek rozwoju modeli oraz architektury rozwiązań wykorzystywanych przez miliony użytkowników

Dziękujemy za wszystkie zgłoszenia! Skontaktujemy się z wybranymi osobami.