Data Scientist, Systèmes de recommandation de nouvelle génération

impact.com impact.com/ est la première plateforme mondiale de marketing de partenariat commercial, transformant la manière dont les entreprises se développent en leur permettant de découvrir, gérer et mettre à l'échelle des partenariats tout au long du parcours client. Des affiliés et influenceurs aux éditeurs de contenu, ambassadeurs de marque et défenseurs des clients, impact.com permet aux marques de stimuler une croissance fiable basée sur la performance grâce à des relations authentiques. Ses produits primés - Performance (affiliation), Creator (influence) et Advocate (recommandation client) - unifient chaque type de partenaire au sein d'une plateforme intégrée. Alors que les consommateurs s'appuient de plus en plus sur les recommandations de personnes et de communautés en qui ils ont confiance, impact.com aide les marques à être présentes là où cela compte le plus. Aujourd'hui, plus de 5,000 marques mondiales - dont Walmart, Uber, Shopify, Lenovo et Fanatics - s'appuient sur 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 pour alimenter plus de 350,000 partenariats qui génèrent des résultats commerciaux mesurables.

Votre rôle chez impact.com impact.com

Nous recherchons un Data Scientist pour aider à construire la prochaine génération de systèmes de recommandation qui alimentent notre plateforme d'automatisation des partenariats. Notre écosystème connecte un riche ensemble d'entités — annonceurs, éditeurs de médias, créateurs, produits et consommateurs — et c'est dans les relations entre elles que réside la véritable valeur. Votre travail aidera à faire émerger les bons partenariats, les bons produits et le bon contenu à travers ce réseau, à grande échelle.

Vous contribuerez à faire évoluer notre pile de recommandation vers une architecture basée sur les graphes, en tirant parti des plongements sémantiques des entités et de leurs relations, en appliquant des techniques de pointe en apprentissage de représentation, en ML sur graphes et en recherche d'informations. Le système doit servir des recommandations aussi bien en mode batch qu'en temps réel, répondre aux entrées dynamiques des utilisateurs, générer une valeur mesurable pour les utilisateurs finaux sur toute la plateforme et rester fiable à mesure que l'écosystème se développe.

Ce rôle est opérationnel et couvre l'ensemble du cycle de vie. Vous serez responsable de la modélisation et du travail d'expérimentation pour un domaine défini de la pile de recommandation — du cadrage du problème jusqu'à la mise en production — en étroite collaboration avec l'ingénierie, le produit, le MLOps et les parties prenantes métier. Vous devrez apporter (ou développer activement) des compétences en ingénierie ML afin de pouvoir faire passer une solution du prototype à la production, et être un utilisateur acharné d'agents de codage IA pour multiplier votre production et accélérer l'itération.

Responsabilités principales

RECOMMANDATIONS MULTI-ENTITÉS À TRAVERS LE GRAPHE DE PARTENARIAT

Concevoir, construire et évaluer des modèles de recommandation qui opèrent sur des entités hétérogènes — annonceurs, éditeurs, créateurs, produits et consommateurs — et les relations entre elles. Cadrer les problèmes en termes de graphe de partenariat et appliquer les techniques appropriées à chaque surface, y compris la génération de candidats, le classement, le reclassement et la personnalisation.

MODÉLISATION BASÉE SUR LES GRAPHES ET PLONGEMENTS SÉMANTIQUES

Contribuer à faire évoluer notre architecture vers des approches basées sur les graphes : apprendre des plongements sémantiques d'entités et de relations, appliquer des réseaux de neurones sur graphes ou des modèles de transformateurs sur graphes avec mécanisme d'attention là où ils apportent de la valeur, et construire des représentations qui se généralisent à travers les surfaces et les cas d'utilisation. Rester à jour avec les techniques de pointe en ML sur graphes, en apprentissage de représentation et en architectures de recommandation modernes, et apporter des idées pertinentes à la plateforme.

SERVICE EN MODE BATCH ET TEMPS RÉEL

Construire des modèles et des pipelines qui servent des recommandations dans des contextes de batch et de temps réel. Collaborer avec l'ingénierie sur l'infrastructure de recherche, la recherche vectorielle, les magasins de caractéristiques (feature stores) et les modèles de service à faible latence. Faire des compromis pragmatiques entre la sophistication du modèle, la latence, le coût et la fraîcheur des données en fonction de la surface et du cas d'utilisation.

LIVRAISON ML DE BOUT EN BOUT ET INGÉNIERIE ML

Prendre en charge le cycle de vie complet de votre travail : conception des données et des caractéristiques, développement du modèle, évaluation, lancement, surveillance et itération. Construire des pipelines de qualité production, écrire du code que d'autres ingénieurs peuvent étendre et collaborer avec le MLOps sur la reproductibilité, l'observabilité et la fiabilité. Utiliser agressivement les agents de codage IA pour accélérer le prototypage, le refactoring, le débogage et la mise en production — nous attendons que cela soit une partie centrale de votre façon de travailler, et non une aide occasionnelle.

EXPÉRIMENTATION ET MESURE

Concevoir une évaluation hors ligne (rejeu hors ligne, évaluation contrefactuelle, ensembles de retenue) et des expériences en ligne (tests A/B, groupes de contrôle, entrelacement) pour quantifier l'impact du modèle. Appliquer des méthodes statistiques appropriées, reconnaître les pièges courants dans l'évaluation des systèmes de recommandation (biais de position, boucles de rétroaction, effets de sélection) et traduire les résultats en recommandations claires pour les partenaires produit et ingénierie.

COLLABORATION INTERFONCTIONNELLE

Travailler en étroite collaboration avec les parties prenantes produit, ingénierie et métier pour traduire les objectifs de la plateforme en résultats de modèle mesurables. Communiquer clairement les conclusions, les compromis et les recommandations aux publics techniques et non techniques. Documenter votre travail afin que les modèles, les caractéristiques et les décisions soient compréhensibles et reproductibles par d'autres.

CE QUI VOUS DISTINGUE

Fourchette de salaire : $100,000 - $125,000 par an, plus un bonus annuel variable supplémentaire de 5% dépendant de la performance de l'entreprise et éligible à recevoir une attribution d'unités d'actions restreintes (RSU).

*Ceci est la fourchette de rémunération que l'entreprise estime équitable pour ce poste au moment de cette publication. Conformément à la loi applicable, la rémunération sera déterminée en fonction des compétences, des qualifications et de l'expérience du candidat ainsi que des exigences du poste, et l'entreprise se réserve le droit de modifier cette fourchette de rémunération à tout moment.

impact.com est fier d'être un lieu de travail offrant l'égalité des chances. Tous les employés et candidats à l'emploi bénéficieront d'un traitement équitable et d'une égalité des chances en matière d'emploi, indépendamment de leur race, ethnicité ou ascendance, couleur ou caste, religion ou croyance, âge, sexe (y compris identité de genre, changement de genre, orientation sexuelle, grossesse/maternité), origine nationale, poids, neurodivergence, handicap, statut matrimonial et de partenariat civil, statut d'aidant, statut d'ancien combattant, informations génétiques, affiliation politique ou autres facteurs non liés au mérite interdits.

#LI_NewYork

Chez impact.com, nous pensons que lorsque vous êtes heureux et épanoui, vous faites votre meilleur travail. C'est pourquoi nous avons construit un ensemble d'avantages qui soutient votre bien-être, votre croissance et votre équilibre vie professionnelle-vie privée.

• Assurance médicale, dentaire et vision

• Déjeuner traiteur au bureau tous les jeudis, un bar à collations saines et un excellent café pour vous garder en forme

• Comptes de dépenses flexibles et 401(k)

• Travail flexible : Notre politique de congés payés responsables signifie que vous pouvez prendre le temps nécessaire pour vous reposer et vous ressourcer. Nous nous engageons à un équilibre positif entre vie professionnelle et vie privée et offrons un environnement flexible qui vous permet d'être heureux et épanoui tant dans votre carrière que dans votre vie personnelle.

• Santé et bien-être : Votre bien-être est une priorité. Notre avantage en matière de santé mentale et de bien-être comprend jusqu'à 12 séances de thérapie/coaching entièrement couvertes par an, avec une couverture supplémentaire pour les personnes à charge. Nous proposons également une politique de remboursement mensuel de salle de sport pour soutenir votre santé physique.

• Une part dans notre croissance : Nous proposons des unités d'actions restreintes (RSU) dans le cadre de notre rémunération totale, vous donnant une part dans la croissance de l'entreprise avec un calendrier d'acquisition de 3 ans, sous réserve de l'approbation du conseil d'administration.

• Investir dans votre croissance : Nous nous engageons à votre apprentissage continu. Profitez de notre abonnement gratuit à Coursera et de nos cours PXA.

• Soutien parental : Nous proposons une politique de congé parental généreuse, 26 semaines de congé entièrement payé pour le parent principal et 13 semaines de congé entièrement payé pour le parent secondaire.

• Soutien financier technologique : Nous fournissons une allocation technologique pour vous aider à installer votre bureau à domicile et une allocation mensuelle pour couvrir vos frais d'internet.