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Científico de Datos Senior

En remoto desde España·Añadida hace 16 días

Jampp

3 ofertas abiertas

Resumen

Detalles del puesto

  • Totalmente en remoto

    Según la oferta.

Requisitos

  • Trabajar en inglés

    Se requiere inglés, según la oferta.

  • Tener 5+ años de experiencia

    Puesto de nivel Senior.

  • Titulación universitaria

    «Strong academic background in Applied Mathematics, Physics, Statistics, Computer Science, Econometrics, or another quantitative field.» — según la oferta.

Esta oferta se ha traducido automáticamente al español.

Requisitos

Qué buscan

  • Más de 5 años de experiencia en Data Science, Machine Learning o un rol cuantitativo estrechamente relacionado.
  • Sólida formación académica en Matemáticas Aplicadas, Física, Estadística, Ciencias de la Computación, Econometría u otro campo cuantitativo.
  • Sólida experiencia con Python y el ecosistema científico/de machine learning de Python.
  • Experiencia práctica desarrollando y evaluando modelos de machine learning, con una comprensión sólida de los fundamentos estadísticos y de machine learning.
  • Experiencia práctica con Deep Learning y arquitecturas de redes neuronales.
  • Experiencia trabajando con conjuntos de datos a gran escala y/o características de alta cardinalidad basadas en categorías o IDs.
  • Capacidad para llevar los modelos desde la experimentación hasta la producción, trabajando estrechamente con los equipos de ingeniería.
  • Fuertes habilidades analíticas y de resolución de problemas, con la capacidad de investigar problemas ambiguos de forma independiente y convertirlos en soluciones accionables.
  • Comodidad realizando comunicaciones profesionales diarias en inglés (escritas y verbales).

Se valorará

PODRÍAS SER UN GRAN CANDIDATO SI...

  • Tienes experiencia construyendo y desplegando modelos de deep learning utilizando embeddings u otras técnicas de aprendizaje de representaciones.
  • Tienes experiencia trabajando en sistemas de recomendación, ad-tech, pujas, fijación de precios, ranking, personalización, detección de fraude u otros problemas de optimización a escala.
  • Tienes experiencia con conjuntos de datos altamente desequilibrados y/o problemas de predicción a gran escala.
  • Has trabajado con modelos que operan en tiempo real u otros entornos sensibles a la latencia.
  • Tienes experiencia diseñando o contribuyendo a la infraestructura de ML, feature stores, pipelines de entrenamiento, sistemas de servicio de modelos o de monitorización.
  • Disfrutas trabajando en problemas que involucran miles de millones de puntos de datos, millones de entidades e interacciones complejas que no pueden capturarse fácilmente mediante características diseñadas manualmente.
  • Te enorgullece trabajar en proyectos desde la experimentación hasta el despliegue exitoso en producción, involucrando una amplia variedad de tecnologías, sistemas y técnicas de modelado.
  • Te gusta trabajar de manera autosuficiente y autónoma, esforzándote ante la ambigüedad y asumiendo la responsabilidad de tu trabajo.
  • Tienes sentido de la urgencia y propiedad sobre el producto, y te importa medir el impacto en el mundo real de tus soluciones.
  • Eres curioso, pragmático y te sientes cómodo equilibrando la profundidad técnica con el impacto práctico en el negocio.
  • Inteligencia, humildad y la misma disposición para aprender y enseñar.

El puesto

Los datos, y cómo se utilizan, desempeñan un papel central en Jampp y están en el corazón de cómo tomamos decisiones de producto, de negocio, operativas y financieras.

Nuestro equipo de Data Science aborda problemas desafiantes en muchas disciplinas técnicas, incluyendo la previsión de series temporales, la minería de grafos, la optimización algorítmica sobre petabytes de datos, la inferencia causal con datos faltantes y el aprendizaje automático a escala.

Ahora estamos llevando nuestra plataforma de machine learning al siguiente nivel. Estamos evolucionando de modelos construidos en torno a características diseñadas manualmente hacia una arquitectura de deep learning basada en embeddings, lo que permite a nuestros modelos aprender representaciones más ricas de usuarios, dispositivos, creatividades, publishers, anunciantes, aplicaciones, campañas y emplazamientos.

Como Senior Data Scientist, desempeñarás un papel clave en esta transformación. Trabajarás de forma práctica en el diseño, desarrollo y despliegue de modelos basados en DNN que impulsan la predicción, la puja y la optimización. Colaborarás estrechamente con Data Scientists, ML Engineers, Software Engineers y Data Engineers para convertir las ideas de investigación en soluciones listas para producción con un impacto mensurable en nuestro producto principal.

Esto no es un silo de investigación. Tendrás la oportunidad de trabajar con conjuntos de datos masivos y de alta cardinalidad, sistemas en tiempo real y modelos que influyen directamente en cómo Jampp puja por millones de oportunidades publicitarias cada segundo.

Qué harás

  • Diseñar, desarrollar e iterar modelos de deep learning para la predicción y la optimización.
  • Desarrollar enfoques basados en embeddings para representar entidades de alta cardinalidad como usuarios, dispositivos, creatividades, publishers, anunciantes, aplicaciones, campañas y emplazamientos.
  • Identificar oportunidades para mejorar el rendimiento, la escalabilidad y la generalización de nuestros modelos de machine learning utilizando señales puras y representaciones aprendidas.
  • Experimentar con diferentes enfoques de modelado, evaluar los resultados con rigor y traducir los experimentos exitosos en soluciones de producción.
  • Diseñar, codificar y desplegar modelos de machine learning y herramientas de producción de apoyo, principalmente en Python.
  • Trabajar con conjuntos de datos a gran escala y contribuir a los pipelines de datos, la infraestructura de características y los bucles de retroalimentación necesarios para entrenar y mejorar continuamente nuestros modelos.
  • Colaborar estrechamente con ML Engineers, Data Engineers y Software Engineers para garantizar que los modelos puedan entrenarse, servirse y monitorizarse de forma fiable en producción.
  • Analizar las métricas de rendimiento del modelo y del producto para comprender cómo los cambios en nuestros algoritmos impactan en las pujas, el rendimiento de las campañas y los resultados de negocio.
  • Comunicar los hallazgos técnicos y las compensaciones (trade-offs) de forma clara, y colaborar con otros equipos de Data Science para compartir conocimientos y mejores prácticas.

Sobre Jampp

Sector
AdTech

En sus propias palabras

Sobre la empresa y el equipo

En Jampp, tenemos la misión de desempeñar un papel de liderazgo permitiendo que la economía de las aplicaciones móviles crezca. ¿Cómo? Desarrollamos tecnología para apoyar a las empresas más ambiciosas —desde pioneros en gaming hasta en comercio— para impulsar el alcance de sus aplicaciones y acelerar sus negocios móviles.

Resolvemos los desafíos tecnológicos más complejos y a gran escala de la publicidad móvil actual. Procesamos más de 2.500.000 solicitudes de anuncios por segundo, lo que equivale a más de 300 TB de datos al día, a través de tres centros de datos globales. Confiamos en modelos de aprendizaje automático en tiempo real que nos ofrecen predicciones en menos de 100 ms.

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