Estados Unidos
Roku
Viant Technology
Científico Aplicado
Estados Unidos
Irvine, California, United States · Los Angeles, California, United States
Python
Traducción automática. Consulta el original.
QUÉ HARÁS
El equipo de Machine Learning de Viant está construyendo sistemas de publicidad autónoma que toman decisiones en tiempo real en áreas como la segmentación, optimización de anuncios, pujas, medición y personalización. Estos sistemas procesan cientos de millones de eventos al día y operan en el entorno de alto rendimiento y baja latencia de la publicidad programática.
Como Científico Aplicado, aplicarás el aprendizaje por refuerzo y métodos de toma de decisiones relacionados para mejorar cómo Viant selecciona, clasifica y puja por oportunidades publicitarias. Trabajarás en bandits contextuales, exploración y explotación, aprendizaje contrafactual y experimentación basada en modelos para convertir la investigación en sistemas de producción que mejoren el rendimiento de las campañas, la eficiencia de las subastas y los resultados comerciales medibles.
EL DÍA A DÍA
- Desarrollar, entrenar y evaluar modelos de aprendizaje por refuerzo, bandits contextuales, clasificación y predicción para la optimización de anuncios, optimización de pujas, segmentación y personalización.
- Estudiar la dinámica de subastas, el feedback retrasado, la exploración y explotación, las restricciones presupuestarias, el pacing y el diseño de recompensas para mejorar las decisiones publicitarias en tiempo real.
- Traducir ideas de investigación en modelos listos para producción que operen de manera fiable con alto rendimiento y baja latencia en la plataforma publicitaria de Viant.
- Diseñar y analizar experimentos offline y online, incluyendo la evaluación contrafactual y off-policy cuando sea apropiado, para medir la calidad del modelo y el impacto comercial incremental.
- Colaborar con ingenieros para desplegar, monitorizar, reentrenar y mejorar modelos en producción, abordando problemas como la fuga de datos, el desequilibrio de clases, la deriva, la calibración y las condiciones cambiantes del mercado.
- Aplicar razonamiento cuantitativo y modelado estadístico a problemas relacionados con la tasa de clics, conversiones, retorno de la inversión publicitaria, segmentación, atribución, identidad y medición.
- Colaborar con científicos, ingenieros y socios de producto para definir objetivos, etiquetas, funciones de pérdida, señales de recompensa, métricas de evaluación y planes de entrega prácticos.
- Contribuir a una cultura de equipo rigurosa y orientada a la investigación a través de la comunicación técnica, revisiones de código y modelos, experimentación y intercambio de conocimientos.
REQUISITOS IMPRESCINDIBLES
- Entre 1 y 3 años de experiencia desarrollando y aplicando modelos de machine learning, idealmente en entornos de producción o investigación con resultados medibles.
- Sólida base en machine learning, deep learning, probabilidad, estadística y optimización, con experiencia práctica en el uso de Python y frameworks como PyTorch o TensorFlow.
- Experiencia en cursos, investigación, prácticas o proyectos con aprendizaje por refuerzo, bandits contextuales, toma de decisiones secuencial, sistemas de recomendación, experimentación online o métodos relacionados.
- Capacidad para formular un problema de machine learning con precisión, incluyendo objetivos, etiquetas, características, funciones de pérdida o recompensa, métricas de evaluación y diseño experimental.
- Experiencia analizando datos a gran escala y comunicando hallazgos técnicos de forma clara a científicos, ingenieros y socios interfuncionales.
- Interés en construir modelos que vayan más allá de la precisión offline y mejoren las decisiones del mundo real en sistemas de producción.
- Experiencia con aprendizaje por refuerzo en publicidad, marketplaces, sistemas de recomendación, robótica, juegos u otros entornos de toma de decisiones secuencial.
- Exposición a bandits contextuales, evaluación off-policy o contrafactual, inferencia causal, teoría de subastas o experimentación online.
VALORADO
- La experiencia en publicidad digital, pujas en tiempo real, modelado de audiencias, clasificación de anuncios, personalización o sistemas de recomendación a gran escala es una ventaja.
- También es bienvenida la experiencia con computación distribuida, plataformas en la nube, LLMs, IA generativa o IA multimodal, pero el enfoque principal de este puesto es el aprendizaje por refuerzo y la toma de decisiones orientada a la producción.
VIDA EN VIANT
Invertir en el crecimiento profesional de nuestros empleados es importante para nosotros, pero también lo es invertir en su bienestar. Por eso Viant fue votada como uno de los mejores lugares para trabajar y algunos de nuestros beneficios favoritos para empleados incluyen seguro médico totalmente pagado, permiso parental remunerado y PTO ilimitado, entre otros.
Rango de compensación base: $130,000 - $170,000
De acuerdo con la ley de California, el rango proporcionado es la estimación razonable de Viant de la compensación para este puesto. El título final y la compensación para el puesto se basarán en varios factores, incluida la experiencia laboral y la educación.
#LI-AM1
Al hacer clic en "Solicitar este puesto" y proporcionar cualquier información, acepto el Aviso de Privacidad del Personal de Viant en California.
Acerca de Viant
Viant Technology (NASDAQ: DSP) es una plataforma publicitaria exclusivamente del lado de la compra, impulsada por IA y creada específicamente para CTV. Viant combina de manera única inteligencia de contenido propietaria, resolución de identidad a nivel de hogar y señales de atención a nivel de persona para conectar a los anunciantes con clientes reales y generar resultados medibles en toda la internet abierta. A través de sus galardonadas soluciones de IA, Viant está construyendo el futuro de la publicidad autónoma, donde la IA no solo asiste a la campaña, sino que ofrece resultados reales. Obtenga más información en viantinc.com.
Viant es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades y toma decisiones de empleo basadas en el mérito. Viant prohíbe la discriminación ilegal contra empleados o solicitantes por motivos de raza (incluidos rasgos históricamente asociados con la raza, como la textura del cabello y los peinados protectores), religión, credo religioso, color, origen nacional, ascendencia, discapacidad física, discapacidad mental, condición médica, información genética, estado civil, sexo, toma de decisiones sobre salud reproductiva, género, identidad de género, expresión de género, edad, estado militar, estado de veterano, estado de miembro del servicio uniformado, orientación sexual, identidad transgénero, estado de ciudadanía, embarazo o cualquier otra consideración que sea ilegal según las leyes federales, estatales o locales. Viant también prohíbe la discriminación ilegal basada en la percepción de que alguien tiene alguna de estas características, o está asociado con una persona que tiene o se percibe que tiene alguna de estas características.
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