Taboola

Senior Machine Learning Engineer

PythonJavaSQL
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Über die Stelle

Verwirklichen Sie Ihr Potenzial, indem Sie sich einem führenden Unternehmen für Performance-Marketing-Technologie und einem stolzen Great Place to Work® Certified Arbeitgeber in den USA anschließen.

Als Sr Machine Learning Engineer im R&D-Team von Taboola im Herzen von Los Angeles arbeiten Sie mit einigen der neuesten Technologien und Tools an den Empfehlungs- und Ranking-Algorithmen, die Realize – die Performance-Werbeplattform von Taboola für 600 Mio. täglich aktive Nutzer – antreiben.

Die von Ihnen entwickelten Modelle beeinflussen direkt die Kampagnenleistung und die Umsatzergebnisse für Werbetreibende weltweit.

Adam Singolda, Gründer und CEO von Taboola, sagt: „Man kann alles von einem anderen Unternehmen kopieren, aber man kann nicht die Kultur eines Unternehmens kopieren.“

  1. Arbeiten Sie mit einigen der größten Namen zusammen: Unsere Publisher-Partner umfassen Yahoo, Conde Nast, Fox Sports, NBCU, ESPN, CBS und E! Online. Unsere Werbekunden umfassen Wells Fargo, Honda, Pinterest und Expedia.

Bereit, Ihr Potenzial zu entfalten?

Taboola ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert und wir schätzen Vielfalt in all ihren Formen. Wir sind bestrebt, ein integratives Umfeld für alle Mitarbeiter zu schaffen, und glauben, dass ein solches Umfeld für den Erfolg entscheidend ist. Die Einstellung erfolgt auf der Grundlage von Qualifikationen, Verdiensten und geschäftlichen Anforderungen.

Erfahren Sie mehr über #TaboolaLife auf LinkedIn, Facebook, Instagram, X, YouTube und dem Taboola Life Blog.

Mindestanforderungen

Um in dieser Rolle erfolgreich zu sein, benötigen Sie:

  1. Einen Bachelor- oder fortgeschrittenen Abschluss in einem relevanten Bereich, idealerweise Informatik, Elektrotechnik oder Computational Economics.
  1. 5+ Jahre praktische Erfahrung in Python und Java.
  1. Umfassende Kenntnisse von ML-Frameworks (z. B. PyTorch, Tensorflow).
  1. Erfahrung mit Empfehlungssystemen, Ranking-Algorithmen oder Personalisierung im großen Maßstab.
  1. Erfahrung in der End-to-End-Verantwortung für ML-Systeme: Design, Aufbau, Bereitstellung, Messung und Wartung – unter Verwendung von KI-gestützten „Vibe Coding“-Tools (z. B. Cursor, Claude, GitHub Copilot).
  1. Erfahrung im Aufbau von automatisierten Auswertungs-Frameworks und Test-Frameworks für ML-Systeme – Definition von Benchmarks, Baselines und Guardrails, die es einem Team ermöglichen, vertrauensvoll und wiederholt zu liefern.
  1. Fähigkeit, technische Ergebnisse klar zu kommunizieren und effektiv mit anderen Teams zusammenzuarbeiten (einschließlich früher Morgen- oder Abend-Synchronisationen mit unserem Team in Tel Aviv).

Bonuspunkte, wenn Sie Folgendes haben

  1. Erfahrung mit Karpathys Autoresearch (MIT), AutoML oder anderen agentenbasierten Tools für ML-Experimente.

So werden Sie einen Unterschied machen

  1. Entwerfen und Erstellen von Modellen für das prädiktive Kundenverhalten für Targeting und Personalisierung.
  1. Implementieren des anwendbaren Machine Learning oder statistisch basierten Algorithmus für Vorhersage und Optimierung und Bereitstellung des trainierten Modells in der Produktion.
  1. Übernehmen Sie die End-to-End-Verantwortung: Entwerfen, Erstellen, Bereitstellen, Messen und Warten von Modellen und den dazugehörigen Diensten – schnelles Prototyping und Lieferung vollständiger Projekte/Produkte unter Verwendung von KI-gestützten „Vibe Coding“-Workflows.
  1. Agieren Sie als Harness Engineer: Erstellen Sie die Auswertungs-Harnesses, automatisierten Test-Frameworks, Benchmarks und Guardrails, die es dem Team ermöglichen, KI/ML-Systeme sicher und wiederholt zu experimentieren, die Modellqualität zu messen und bereitzustellen, und folgen Sie einem TDD-Prozess.
  1. Präsentieren Sie Ihre Ergebnisse dem Produktteam und den technischen Teamleitern auf klare und umsetzbare Weise.
  1. Erstellen und pflegen Sie Code zum Befüllen von HDFS, Hadoop mit Logs von Kafka oder Daten, die aus SQL-Produktionssystemen geladen wurden.
  1. Entwerfen, Erstellen und Unterstützen von Algorithmen für Datentransformation, -konvertierung und -berechnung auf Hadoop, Spark und anderen verteilten Big Data Systemen.

Warum Taboola?

Wenn Sie Taboolars fragen, was sie an der Arbeit hier lieben, werden sie Ihnen sagen, dass sie befähigt wurden, ihr volles Potenzial auszuschöpfen und gleichzeitig von und mit klugen und talentierten Menschen zu lernen und zu wachsen. Sie werden Ihnen auch mehr erzählen über:

  • Wohlbefinden: Genießen Sie umfassende Leistungen (Kranken-, Zahn-, Augenversicherung, 401k-Matching), eine voll ausgestattete Küche und Parkplätze.
  • Flexibilität: Wir bieten ein hybrides Arbeitsmodell mit 3 Tagen im Büro, mit der Option, bei Bedarf öfter ins Büro zu kommen.

Die angebotene Vergütung kann je nach mehreren Faktoren wie Standort, fachspezifischem Wissen, Fähigkeiten und Erfahrung variieren. Wir bieten möglicherweise verschiedene Vergünstigungen als Teil des Vergütungspakets an, darunter einen Ermessensbonus, Aktienoptionen, flexible PTO, Kranken-/Zahn-/Augenversicherung, einen wettbewerbsfähigen 401(k)-Match, bezahlten Elternurlaub und mehr.

Über Taboola

Taboola befähigt Unternehmen, durch Performance-Werbetechnologie zu wachsen, die über Suche und soziale Medien hinausgeht und messbare Ergebnisse im großen Maßstab liefert.

Taboola arbeitet mit Tausenden von Unternehmen zusammen, die direkt auf Realize, der leistungsstarken Werbeplattform von Taboola, werben und erreichen damit etwa 600 Mio. täglich aktive Nutzer auf einigen der besten Publisher der Welt. Publisher wie NBC News, Yahoo und OEMs wie Samsung, Xiaomi und andere nutzen die Technologie von Taboola, um ihre Reichweite und Einnahmen zu steigern, was es Realize ermöglicht, einzigartige Daten, spezialisierte Algorithmen und unübertroffene Skalierbarkeit anzubieten.

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#LI-Hybrid

Gehaltsspanne (Grundgehalt)

$138,500—$195,000 USD

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