ML Tech Lead

В X5 Media стартовал масштабный рекламный проект, и мы ищем талантливых профессионалов, готовых воплотить его в жизнь!

Наш продукт – это единая точка входа для рекламодателей, которая обеспечивает гибкое управление рекламой на всех цифровых площадках сети. Инновации, технологии и мощная команда – вот что лежит в основе нашего решения.

На сегодняшний день платформа имеет доступ к аудитории в 24 млн. человек, объединяет более 15 онлайн- и офлайн-каналов. От мобильных приложений до наружной рекламы — все наши инструменты помогают ритейлерам и производителям увеличивать продажи.

Сейчас мы активно приступаем к созданию ML направления и находимся в поисках Tech Lead ML.

Наша цель в будущем — чтобы ИИ был основой рекламной платформы и искусственный интеллект работал на всех этапах работы кампании. Мы стремимся к запуску рекламы по одной кнопке, когда пользователь приходит к нам со своим продуктом, указывает цель рекламной компании, а всю настройку делает за него платформа, он только пополняет счет и получает результат. Здесь самое главное внедрить ML модели в рекламный аукцион и динамическое ценообразование, различные аукционные стратегии, предсказание конверсий, оптимизацию на события, показывать персонализованную рекламу тем, кто в ней заинтересован и наиболее вероятно совершит покупку!

Примеры задач, которые необходимо будет реализовать

• Единое ранжирование для максимизации РТО и рекламной выручки в выдачах (корзина, поиск, каталог) на основе ML-моделей.
• Предикт кликов и конверсий (добавление в корзину, покупки).
• Развитие аукционной модели продаж.
• Принятие решений о показе рекламы на базе Machine Learning (где, кому, что, когда показывать).
• Запуск перформанс форматов в торговых сетях.

Навыки, которые тебе пригодятся

• Опыт управления командой ML/Data Science включая найм, развитие и оценку эффективности.
• Экспертиза в сфере AdTech (рекламные платформы, DSP, SSP, Ad Exchange, RTB, Programmatic, DMP, CDP), либо в смежных областях с фокусом на высоконагруженные системы и работу с рекламными данными.
• Опыт работы с Big Data и Real-Time системами.
• Успешный опыт запуска ML-моделей в production-среде и обеспечения их стабильной работы.
• Уверенное владение Python и ключевыми ML-библиотеками (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, XGBoost и др.).
• Глубокое понимание MLOps, CI/CD для ML, контейнеризации (Docker, Kubernetes).
• Знание SQL и опыт работы с различными типами баз данных (колоночные, NoSQL).
• Понимание архитектуры распределенных систем.