Estados Unidos
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impact.com
Cientista de Datos Senior, Algoritmos Programáticos
Estados Unidos
Seattle, Washington, United States
PythonSQLGCPGo
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre impact.com: impact.com/
impact.com impact.com/ es la plataforma de marketing de asociaciones comerciales líder en el mundo, que transforma la forma en que las empresas crecen al permitirles descubrir, gestionar y escalar asociaciones a lo largo de todo el recorrido del cliente. Desde afiliados e influencers hasta creadores de contenido, embajadores de marca y defensores del cliente, impact.com permite a las marcas impulsar un crecimiento basado en el rendimiento y la confianza a través de relaciones auténticas. Sus galardonados productos (Performance para afiliados, Creator para influencers y Advocate para referencias de clientes) unifican cada tipo de socio en una plataforma integrada. A medida que los consumidores confían cada vez más en las recomendaciones de personas y comunidades de su confianza, impact.com ayuda a las marcas a estar presentes donde más importa. Hoy en día, más de 5,000 marcas globales, incluidas Walmart, Uber, Shopify, Lenovo y Fanatics, confían en impact.com cts.businesswire.com/ct/CT?id=smartlink&url=http%3A%2F%2Fimpact.com&esheet=54399906&newsitemid=20260120914149&lan=en-US&anchor=impact.com&index=38&md5=c467739484a5a8610aff0747572ac8cb para potenciar más de 350,000 asociaciones que ofrecen resultados comerciales medibles.
Tu puesto en impact.com impact.com
Buscamos un Cientista de Datos Senior para trabajar como Cientista de Datos integrado en nuestro Grupo de Experiencia Programática. Serás responsable del diseño y despliegue de modelos de machine learning que optimicen el rendimiento, la fijación de precios y la asignación de inventario a gran escala, situándote en la intersección de la ciencia de datos, la ingeniería de plataformas y la economía de mercado.
Este es un puesto de contribución individual de alto nivel y gran responsabilidad. Trabajarás de principio a fin: diseñando la arquitectura de los pipelines de datos que alimentan tus modelos, desarrollando las características que impulsan el rendimiento y desplegando sistemas de inferencia en tiempo real que toman decisiones a gran velocidad. Tu trabajo determinará directamente la eficacia con la que el mercado programático de Impact equilibra el rendimiento del anunciante con la monetización del editor, lo que convierte a este puesto en uno de los roles técnicos de mayor impacto en la empresa.
Colaborarás estrechamente con los equipos de Producto, Ciencia de Datos e Ingeniería de Entrega Programática, pero operarás con una autonomía significativa. Se espera que aportes tanto el rigor de modelado de un científico de datos como los instintos de producción de un ingeniero de ML, y que te entusiasmen ambos aspectos.
Lo que harás
Modelos de optimización de rendimiento y precios
- Diseñar y desplegar modelos de ML que optimicen la fijación de precios de subastas, el bid shading, el establecimiento de precios mínimos y el rendimiento en todo el inventario programático de Impact.
- Construir e iterar sobre algoritmos de precios en tiempo real que equilibren la eficiencia de los ingresos a corto plazo con la salud a largo plazo de editores y anunciantes.
- Desarrollar y mantener bucles de retroalimentación que permitan a los modelos de precios adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado, la mezcla de inventario y los patrones de demanda.
- Cuantificar el impacto en los ingresos de las mejoras en los modelos de precios; comunicar las compensaciones entre la maximización del rendimiento, la tasa de relleno y el ROI de los socios a las partes interesadas.
Asignación de inventario y optimización de la oferta
- Ser responsable de la lógica de asignación de inventario impulsada por ML: enrutamiento, ritmo y emparejamiento de la oferta con la demanda en todos los segmentos de socios, tipos de acuerdos y objetivos de campaña.
- Construir modelos que pronostiquen la disponibilidad de inventario, las curvas de demanda y los precios de compensación para respaldar las decisiones de asignación proactivas.
- Identificar y abordar las ineficiencias en la utilización del inventario, incluyendo el inventario no vendido, el emparejamiento de acuerdos subóptimo y los desequilibrios de asignación en toda la base de editores.
Arquitectura de datos e ingeniería de características
- Diseñar y ser responsable de la infraestructura de datos que alimenta los modelos programáticos: pipelines de eventos, almacenes de características (feature stores), conjuntos de datos de entrenamiento y servicio de características en tiempo real.
- Desarrollar características de alta señal a partir de registros de subastas, datos de flujo de pujas, señales de usuario, atributos contextuales y rendimiento histórico, a la escala de los volúmenes de datos programáticos.
- Construir pipelines de datos robustos con estándares de nivel de producción: fiabilidad, observabilidad, control de versiones y reprocesamiento eficiente.
Inferencia en tiempo real y ML en producción
- Desplegar modelos en entornos de inferencia en tiempo real de producción; ser responsable de los requisitos de latencia, fiabilidad y rendimiento para la toma de decisiones durante la subasta.
- Construir sistemas de monitoreo que rastreen el rendimiento del modelo, la deriva de datos y la salud del sistema en producción; definir umbrales de alerta y activadores de reentrenamiento.
- Colaborar con MLOps y la Ingeniería de Plataformas para garantizar que la infraestructura de servicio escalable y de baja latencia cumpla con los SLO bajo un tráfico de subastas de alto volumen.
- Ser responsable de todo el ciclo de vida del modelo: entrenamiento, evaluación, despliegue, pruebas A/B e iteración.
Experimentación y medición del rendimiento
- Diseñar y ejecutar experimentos A/B y de retención rigurosos para medir el impacto causal de los cambios en el modelo sobre el rendimiento, la tasa de relleno, el rendimiento del anunciante y los ingresos del editor.
- Construir marcos de evaluación que vayan más allá de las métricas offline, validando el comportamiento del modelo en entornos de subasta en vivo donde las señales de retroalimentación son retrasadas o ruidosas.
- Traducir los resultados experimentales en narrativas comerciales claras; presentar hallazgos y recomendaciones a Producto y a las partes interesadas del negocio.
Sistemas de autoaprendizaje y bucles de retroalimentación
- Investigar e implementar componentes adaptativos de autoaprendizaje dentro del stack programático, incluyendo bandidos contextuales, señales de aprendizaje por refuerzo y enfoques de aprendizaje online cuando sea apropiado.
- Diseñar mecanismos de retroalimentación que cierren el bucle entre los resultados de la subasta, las actualizaciones del modelo y el comportamiento del sistema; reducir la dependencia de ajustes manuales y anulaciones basadas en reglas.
- Mantenerse al día con los avances en ML programático, teoría de subastas y optimización online; evaluar la aplicabilidad a las dinámicas de mercado específicas de Impact.
Colaboración interfuncional
- Actuar como el socio técnico de ML principal para los equipos de producto e ingeniería de Rubicon; traducir los requisitos comerciales en enfoques de modelado y comunicar claramente las compensaciones técnicas.
- Colaborar con otros científicos de datos en infraestructura compartida, estándares de modelado y reutilización de características entre dominios.
- Documentar modelos, arquitecturas y hallazgos experimentales con un estándar que permita la revisión, replicación y transferencia de conocimientos entre equipos.
Lo que aportas
Requisitos
- Experiencia: 5+ años en ciencia de datos, ingeniería de ML o investigación cuantitativa, con al menos 2+ años construyendo y desplegando modelos de ML en publicidad programática, tecnología publicitaria, optimización de mercados o un dominio estrechamente relacionado (por ejemplo, pujas en tiempo real, precios dinámicos, sistemas de subastas).
- Profundidad en programática y mercados: Comprensión demostrada de la mecánica de las subastas programáticas (RTB, header bidding, precios mínimos, tipos de acuerdos, bid shading) y cómo se puede aplicar el ML para optimizar los resultados en todo el stack de oferta y demanda.
- Ingeniería de ML en producción: Capacidad demostrada para llevar modelos desde el prototipo a la producción de forma independiente, incluyendo inferencia en tiempo real, monitoreo, pipelines de reentrenamiento y responsabilidad de SLO.
- Arquitectura de datos: Experiencia en el diseño y construcción de pipelines de datos, almacenes de características e infraestructura de entrenamiento para sistemas de ML de alto volumen y baja latencia.
- Habilidades técnicas:
- Sólidos conocimientos de Python y SQL; competencia con bibliotecas de ML (scikit-learn, XGBoost, LightGBM, PyTorch/TensorFlow) y herramientas de datos a gran escala (Spark, Kafka o frameworks de streaming/batch equivalentes).
- Experiencia con servicio de características en tiempo real y despliegue de modelos de baja latencia (REST APIs, gRPC o inferencia por streaming).
- Familiaridad con flujos de trabajo de ML en producción: control de versiones de modelos, monitoreo de deriva, pruebas A/B, evaluación y reentrenamiento.
- Experiencia en procesamiento y modelado a escala de datos programáticos: registros de subastas de alta cardinalidad, datos de flujo de pujas, eventos de impresión y clics.
- Rigor en la experimentación: Sólida comprensión de la inferencia causal y el diseño de experimentos en entornos online con retroalimentación retrasada (retenciones de subasta, pruebas de cambio, técnicas de reducción de varianza).
- Comunicación: Capacidad para explicar decisiones de modelado complejas y compensaciones a las partes interesadas de Producto y del negocio; cómodo presentando en foros interfuncionales.
- Educación: Licenciatura en un campo cuantitativo (CS, Estadística, Matemáticas, Ingeniería, Economía o similar); se prefiere Máster/Doctorado.
Lo que te hace destacar
Preferido / Deseable
- Experiencia directa con optimización de rendimiento en el lado de SSP, DSP o exchange, particularmente optimización de precios mínimos, modelado de panorama de pujas o algoritmos de emparejamiento de acuerdos.
- Familiaridad con la teoría de subastas (dinámicas de primer precio frente a segundo precio, fijación de precios de reserva óptimos, equivalencia de ingresos) y sus implicaciones prácticas para el ML programático.
- Experiencia con bandidos contextuales, bandidos multi-brazo o aprendizaje por refuerzo aplicado a problemas de toma de decisiones en tiempo real.
- Conocimiento de aprendizaje online y algoritmos adaptativos en entornos de producción con distribuciones de datos no estacionarias.
- Familiaridad con técnicas de ML que preservan la privacidad relevantes para la programática (privacidad diferencial, aprendizaje federado, modelado de atribución sin cookies).
- Experiencia con herramientas de GCP (BigQuery, Vertex AI, Dataflow, Pub/Sub) y/o Databricks/Spark para procesamiento de eventos a gran escala y entrenamiento de modelos.
- Exposición a la previsión de oferta, gestión de inventario o planificación de capacidad en contextos programáticos o de mercado.
- Familiaridad con el ecosistema de afiliados y asociaciones de Impact, o experiencia previa en la intersección del marketing de rendimiento y la entrega programática.
Lo que te hace destacar
- Intuición de mercado. Entiendes las subastas programáticas no solo como ingeniero, sino como economista: piensas en estructuras de incentivos, dinámicas de equilibrio y cómo las decisiones del modelo repercuten en todo el stack de oferta y demanda.
- Propiedad de ML Full-stack. Te sientes tan cómodo diseñando un esquema de almacén de características como ajustando un modelo de gradient boosting o depurando un pico de latencia en producción. Eres dueño de toda la cadena.
- Pensamiento de bucle de retroalimentación. No solo despliegas modelos, diseñas los sistemas que los hacen más inteligentes con el tiempo. Piensas en cómo las decisiones de hoy se convierten en la señal de entrenamiento de mañana.
- Rigor bajo restricciones del mundo real. Sabes cómo ejecutar experimentos limpios en entornos donde la retroalimentación es retrasada, los datos son ruidosos y las presiones comerciales crean compensaciones. No permites que las condiciones imperfectas se conviertan en una excusa para un pensamiento impreciso.
- Entrega pragmática. Envías. Equilibras lo perfecto con lo listo para producción, iteras rápido y sabes cuándo un MVP supera a un proyecto de investigación de seis meses.
- Profundidad colaborativa. Construyes una confianza técnica genuina con tus socios de ingeniería y producto, no solo teniendo buenas ideas, sino cumpliendo, comunicando claramente y facilitando la integración.
Rango salarial: $165,000 - $185,000 anuales, más un bono anual variable adicional del 5% sujeto al rendimiento de la empresa y elegible para recibir una concesión de Unidades de Acciones Restringidas (RSU).
*Este es el rango salarial que la empresa considera equitativo para este puesto en el momento de esta publicación. De acuerdo con la ley aplicable, la compensación se determinará en función de las habilidades, calificaciones y experiencia del solicitante junto con los requisitos del puesto, y la empresa se reserva el derecho de modificar este rango salarial en cualquier momento.
impact.com se enorgullece de ser un lugar de trabajo con igualdad de oportunidades. Todos los empleados y solicitantes de empleo recibirán un trato justo e igualdad de oportunidades de empleo independientemente de su raza, etnia o ascendencia, color o casta, religión o creencia, edad, sexo (incluida la identidad de género, reasignación de género, orientación sexual, embarazo/maternidad), origen nacional, peso, neurodivergencia, discapacidad, estado civil y de pareja, estado de cuidador, estado de veterano, información genética, afiliación política u otros factores prohibidos ajenos al mérito.
#LI_Seattle
Beneficios y ventajas
En impact.com, creemos que cuando estás feliz y realizado, haces tu mejor trabajo. Por eso hemos creado un paquete de beneficios que apoya tu bienestar, crecimiento y equilibrio entre la vida laboral y personal.
- Seguro médico, dental y de visión
- Almuerzo servido en la oficina todos los jueves, una barra de snacks saludables y un excelente café para mantenerte con energía
- Cuentas de gastos flexibles y 401(k)
- Trabajo flexible: Nuestra política de PTO responsable significa que puedes tomarte el tiempo libre que necesites para descansar y recargar energías. Estamos comprometidos con un equilibrio positivo entre la vida laboral y personal y proporcionamos un entorno flexible que te permite ser feliz y realizado tanto en tu carrera como en tu vida personal.
- Salud y bienestar: Tu bienestar es una prioridad. Nuestro beneficio de salud mental y bienestar incluye hasta 12 sesiones de terapia/coaching totalmente cubiertas por año, con cobertura adicional para dependientes. También ofrecemos una política de reembolso mensual de gimnasio para apoyar tu salud física.
- Una participación en nuestro crecimiento: Ofrecemos Unidades de Acciones Restringidas (RSU) como parte de nuestra compensación total, dándote una participación en el crecimiento de la empresa con un cronograma de consolidación de 3 años, pendiente de aprobación por la Junta.
- Invertir en tu crecimiento: Estamos comprometidos con tu aprendizaje continuo. Aprovecha nuestra suscripción gratuita a Coursera y nuestros cursos PXA.
- Apoyo parental: Ofrecemos una generosa política de licencia parental, 26 semanas de licencia totalmente pagada para el cuidador principal y 13 semanas de licencia totalmente pagada para el cuidador secundario.
- Apoyo financiero tecnológico: Proporcionamos un estipendio tecnológico para ayudarte a configurar tu oficina en casa y una asignación mensual para cubrir tus gastos de internet.
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