Senior gépi tanulás mérnök - üzenetküldési platform

Stack

Feladatok

• ▹Gépi tanulási modellek tervezése, építése és bevezetése push, email és app-on belüli csatornákon
• ▹A/B tesztek tervezése és futtatása többcélú környezetben (konverzió, elköteleződés, elérhetőség)
• ▹Megerősítéses tanulási rendszerek fejlesztése hosszú távú felhasználói eredményekre optimalizálva
• ▹Együttműködés termékmenedzserekkel, data science-esekkel a sikermérők meghatározásában
• ▹A teljes ML-életciklus felügyelete adatoktól a bevezetésig és monitorozásig
• ▹ML-modellek integrálása felfelé irányuló rendszerekkel
• ▹AI-asszisztált fejlesztési gyakorlatok formálása a csapatban

Elvárások

• ▹Erős tapasztalat gépi tanulási modellek éles környezetben történő üzemeltetésében nagy léptékben
• ▹Üzleti problémák ML-megoldásokká fordítása, kompromisszumok megvitatása
• ▹Tapasztalat komplex optimalizálási problémákkal (rangsorolás, többcélú döntéshozatal)
• ▹Gyakorlati tapasztalat PyTorch-csal és elosztott rendszerekkel (pl. Ray)
• ▹Kísérlettervezési jártasság összefüggő metrikák mellett is
• ▹Eredmények elemzése kauzális következtetéssel vagy metrika-dekompozícióval
• ▹Tapasztalat vagy érdeklődés a megerősítéses tanulás és hosszú távú optimalizálás iránt

Soft skillek

A munkáltatóról

A Messaging Platform push-értesítésekkel, emailekkel és app-üzenetekkel köti össze a Spotify egymilliárdnál is több felhasználóját; a Paloma squad az üzenet-optimalizálásért felel.