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impact.com
Sr. Data Scientist, Algorithmes Programmatiques
Canada
Vancouver, British Columbia, Canada · New York, New York, United States · Seattle, Washington, United States
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À propos
impact.com: impact.com/
impact.com impact.com/ est la plateforme leader mondial du marketing de partenariat commercial, transformant la manière dont les entreprises se développent en leur permettant de découvrir, gérer et faire évoluer les 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 générer une croissance de confiance basée sur la performance grâce à des relations authentiques. Ses produits primés – Performance (affiliation), Creator (influenceur) et Advocate (parrainage client) – unifient tous les types de partenaires sur une seule 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 apparaître là où cela compte le plus. Aujourd'hui, plus de 5,000 marques mondiales – dont Walmart, Uber, Shopify, Lenovo, L’Oréal 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 gérer plus de 350,000 partenariats qui génèrent des résultats commerciaux mesurables.
Votre rôle chez impact.com impact.com
Nous recherchons un Data Scientist Senior pour servir de Data Scientist intégré au sein de notre Groupe Expérience Programmatique. Vous serez responsable de la conception et du déploiement de modèles de machine learning qui optimisent le rendement, la tarification et l'allocation des inventaires à grande échelle – vous positionnant à l'intersection de la science des données, de l'ingénierie des plateformes et de l'économie des marchés.
Il s'agit d'un rôle de contributeur individuel exigeant une grande maîtrise technique et une forte autonomie. Vous travaillerez de bout en bout : en architecturant les pipelines de données qui alimentent vos modèles, en ingénieriant les fonctionnalités qui améliorent la performance, et en déployant des systèmes d'inférence en temps réel qui prennent des décisions rapidement. Votre travail déterminera directement l'efficacité avec laquelle le marché programmatique d'Impact équilibre la performance des annonceurs avec la monétisation des éditeurs – faisant de ce rôle l'un des rôles techniques les plus influents de l'entreprise.
Vous collaborerez étroitement avec les équipes Produit, Data Science et Ingénierie de l'Expérience Programmatique, mais vous opérerez avec une autonomie significative. Vous êtes censé apporter à la fois la rigueur de modélisation d'un data scientist et l'instinct de production d'un ingénieur ML – et être véritablement passionné par les deux.
Ce qui vous distingue
- Intuition du marché. Vous comprenez les enchères programmatiques non seulement en tant qu'ingénieur mais aussi en tant qu'économiste – vous réfléchissez aux structures d'incitation, aux dynamiques d'équilibre et à la manière dont les décisions du modèle se répercutent sur la pile offre-demande.
- Propriété ML Full-stack. Vous êtes aussi à l'aise pour concevoir un schéma de magasin de fonctionnalités que pour ajuster un modèle de gradient boosting ou déboguer un pic de latence en production. Vous gérez toute la chaîne.
- Pensée en boucle de rétroaction. Vous ne déployez pas seulement des modèles – vous concevez les systèmes qui les rendent plus intelligents au fil du temps. Vous réfléchissez à la manière dont les décisions d'aujourd'hui deviennent le signal d'entraînement de demain.
- Rigueur dans les contraintes du monde réel. Vous savez comment mener des expériences propres dans des environnements où la rétroaction est retardée, les données sont bruitées et les pressions commerciales créent des compromis. Vous ne laissez pas les conditions imparfaites devenir une excuse pour une pensée imprécise.
- Livraison pragmatique. Vous livrez. Vous équilibrez le parfait avec le prêt pour la production, itérez rapidement et savez quand un MVP surpasse un projet de recherche de six mois.
- Profondeur collaborative. Vous établissez une confiance technique authentique avec vos partenaires en ingénierie et en produit – non seulement en ayant de bonnes idées, mais en assurant le suivi, en communiquant clairement et en facilitant l'intégration.
Ce que vous ferez
Optimisation du rendement et modèles de tarification
- Concevoir et déployer des modèles ML qui optimisent la tarification des enchères, le bid shading, la fixation des prix planchers et le rendement sur l'inventaire programmatique d'Impact.
- Construire et itérer sur des algorithmes de tarification en temps réel qui équilibrent l'efficacité des revenus à court terme avec la santé à long terme des éditeurs et des annonceurs.
- Développer et maintenir des boucles de rétroaction qui permettent aux modèles de tarification de s'adapter aux conditions changeantes du marché, à la composition de l'inventaire et aux schémas de demande.
- Quantifier l'impact sur les revenus des améliorations des modèles de tarification ; communiquer les compromis entre la maximisation du rendement, le taux de remplissage et le ROI des partenaires aux parties prenantes.
Allocation d'inventaire et optimisation de l'offre
- Être responsable de la logique d'allocation d'inventaire pilotée par ML : routage, cadencement et mise en correspondance de l'offre et de la demande entre les segments de partenaires, les types d'offres et les objectifs de campagne.
- Construire des modèles qui prévoient la disponibilité de l'inventaire, les courbes de demande et les prix de compensation pour soutenir les décisions d'allocation proactive.
- Identifier et résoudre les inefficacités dans l'utilisation de l'inventaire – y compris l'inventaire invendu, la mise en correspondance sous-optimale des offres et les déséquilibres d'allocation dans la base d'éditeurs.
Architecture de données et ingénierie des fonctionnalités
- Concevoir et gérer l'infrastructure de données qui alimente les modèles programmatiques : pipelines d'événements, magasins de fonctionnalités, ensembles de données d'entraînement et service de fonctionnalités en temps réel.
- Ingénierier des fonctionnalités à fort signal à partir des journaux d'enchères, des données de flux d'enchères, des signaux utilisateurs, des attributs contextuels et des performances historiques – à l'échelle des volumes de données programmatiques.
- Construire des pipelines de données robustes avec des normes de qualité de production : fiabilité, observabilité, versionnement et retraitement efficace.
Inférence en temps réel et ML en production
- Déployer des modèles dans des environnements d'inférence en temps réel en production ; gérer les exigences de latence, de fiabilité et de débit pour la prise de décision au moment des enchères.
- Construire des systèmes de surveillance qui suivent les performances des modèles, la dérive des données et la santé du système en production ; définir des seuils d'alerte et des déclencheurs de réentraînement.
- Collaborer avec les équipes MLOps et Ingénierie des Plateformes pour garantir que l'infrastructure de service évolutive et à faible latence respecte les SLO sous un trafic d'enchères à haut volume.
- Gérer le cycle de vie complet du modèle : entraînement, évaluation, déploiement, tests A/B et itération.
Expérimentation et mesure des performances
- Concevoir et exécuter des expériences rigoureuses A/B et de holdout pour mesurer l'impact causal des changements de modèle sur le rendement, le taux de remplissage, la performance des annonceurs et les revenus des éditeurs.
- Construire des cadres d'évaluation qui vont au-delà des métriques hors ligne – validant le comportement du modèle dans des environnements d'enchères réels où les signaux de rétroaction sont retardés ou bruités.
- Traduire les résultats expérimentaux en récits commerciaux clairs ; présenter les conclusions et les recommandations aux parties prenantes Produit et commerciales.
Systèmes d'auto-apprentissage et boucles de rétroaction
- Rechercher et implémenter des composants adaptatifs et d'auto-apprentissage au sein de la pile programmatique – y compris des bandits contextuels, des signaux d'apprentissage par renforcement et des approches d'apprentissage en ligne lorsque cela est approprié.
- Concevoir des mécanismes de rétroaction qui bouclent la boucle entre les résultats des enchères, les mises à jour des modèles et le comportement du système ; réduire la dépendance aux ajustements manuels et aux remplacements basés sur des règles.
- Se tenir au courant des avancées en ML programmatique, en théorie des enchères et en optimisation en ligne ; évaluer l'applicabilité aux dynamiques spécifiques du marché d'Impact.
Collaboration interfonctionnelle
- Servir de partenaire technique ML principal pour les équipes Produit et Ingénierie de Rubicon ; traduire les exigences commerciales en approches de modélisation et communiquer clairement les compromis techniques.
- Collaborer avec les pairs de Data Science sur l'infrastructure partagée, les normes de modélisation et la réutilisation des fonctionnalités inter-domaines.
- Documenter les modèles, les architectures et les résultats expérimentaux selon un standard qui permet l'examen, la reproduction et le transfert de connaissances entre les équipes.
Ce que vous apportez
Requis
- Expérience : 5+ années en science des données, ingénierie ML ou recherche quantitative, dont au moins 2+ années dans la construction et le déploiement de modèles ML dans la publicité programmatique, l'ad tech, l'optimisation de marché, ou un domaine étroitement lié (par exemple, enchères en temps réel, tarification dynamique, systèmes d'enchères).
- Profondeur programmatique et marché : Compréhension démontrée des mécanismes d'enchères programmatiques (RTB, header bidding, prix planchers, types d'offres, bid shading) et de la manière dont le ML peut être appliqué pour optimiser les résultats sur la pile offre-demande.
- Ingénierie ML en production : Capacité avérée à prendre des modèles du prototype à la production de manière autonome – y compris l'inférence en temps réel, la surveillance, les pipelines de réentraînement et la gestion des SLO.
- Architecture de données : Expérience dans la conception et la construction de pipelines de données, de magasins de fonctionnalités et d'infrastructures d'entraînement pour des systèmes ML à haut volume et faible latence.
- Compétences techniques :
- Solide maîtrise de Python et SQL ; maîtrise des bibliothèques ML (scikit-learn, XGBoost, LightGBM, PyTorch/TensorFlow) et des outils de données à grande échelle (Spark, Kafka, ou frameworks de streaming/batch équivalents). *
- Expérience avec le service de fonctionnalités en temps réel et le déploiement de modèles à faible latence (REST APIs, gRPC, ou inférence en streaming).
- Familiarité avec les flux de travail ML en production : versionnement des modèles, surveillance de la dérive, tests A/B, évaluation et réentraînement. *
- Expérience dans le traitement et la modélisation à l'échelle des données programmatiques : journaux d'enchères à haute cardinalité, données de flux d'enchères, événements d'impression et de clic. *
- Rigueur expérimentale : Solide compréhension de l'inférence causale et de la conception d'expériences dans des environnements en ligne avec rétroaction retardée (holdouts d'enchères, tests switchback, techniques de réduction de variance).
- Communication : Capacité à expliquer des décisions de modélisation et des compromis complexes aux parties prenantes Produit et commerciales ; à l'aise pour présenter dans des forums interfonctionnels.
- Éducation : Licence dans un domaine quantitatif (Informatique, Statistiques, Mathématiques, Ingénierie, Économie ou similaire) ; Master/Doctorat préféré.
Préféré / Atout
- Expérience directe avec l'optimisation du rendement côté SSP, DSP ou exchange – en particulier l'optimisation des prix planchers, la modélisation du paysage des enchères ou les algorithmes de mise en correspondance d'offres.
- Familiarité avec la théorie des enchères (dynamiques premier prix vs second prix, prix de réserve optimaux, équivalence des revenus) et ses implications pratiques pour le ML programmatique.
- Expérience avec les bandits contextuels, les bandits multi-bras ou l'apprentissage par renforcement appliqués à des problèmes de prise de décision en temps réel.
- Connaissance de l'apprentissage en ligne et des algorithmes adaptatifs dans des environnements de production avec des distributions de données non stationnaires.
- Familiarité avec les techniques de ML préservant la confidentialité pertinentes pour le programmatique (confidentialité différentielle, apprentissage fédéré, modélisation d'attribution sans cookie).
- Expérience avec les outils GCP (BigQuery, Vertex AI, Dataflow, Pub/Sub) et/ou Databricks/Spark pour le traitement d'événements à grande échelle et l'entraînement de modèles.
- Exposition à la prévision de l'offre, à la gestion des inventaires ou à la planification de la capacité dans des contextes programmatiques ou de marché.
- Familiarité avec l'écosystème d'affiliation et de partenariat d'Impact, ou expérience préalable à l'intersection du marketing de performance et de la diffusion programmatique.
Fourchette de salaire : $165,000 - $185,000 par an, plus un bonus annuel variable supplémentaire de 5%% dépendant de la performance de l'entreprise et éligible à 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 qui respecte l'égalité des chances. Tous les employés et candidats à l'emploi bénéficieront d'un traitement équitable et d'une égalité de chances en matière d'emploi, indépendamment de leur race, origine ethnique ou ancestrale, couleur ou caste, religion ou croyance, âge, sexe (y compris l'identité de genre, le changement de genre, l'orientation sexuelle, la grossesse/maternité), origine nationale, poids, neurodivergence, handicap, statut matrimonial et de partenariat civil, statut de soignant, statut d'ancien combattant, informations génétiques, affiliation politique ou autres facteurs non basés sur le mérite.
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Avantages et Perks
Chez impact.com, nous croyons que lorsque vous êtes heureux et épanoui, vous faites votre meilleur travail. C'est pourquoi nous avons mis en place un ensemble d'avantages qui soutiennent votre bien-être, votre développement et votre équilibre vie professionnelle-vie privée.
- Assurance médicale, dentaire et vision
- Déjeuner traiteur uniquement au bureau tous les jeudis, un bar à snacks sains et un excellent café pour vous maintenir en forme
- Comptes de dépenses flexibles et 401(k)
- Travail Flexible : Notre politique de congés payés responsable signifie que vous pouvez prendre le temps nécessaire pour vous reposer et vous ressourcer. Nous nous engageons à un équilibre vie professionnelle-vie privée positif et offrons un environnement flexible qui vous permet d'être heureux et épanoui dans votre carrière comme dans votre vie personnelle.
- Santé et Bien-être : Votre bien-être est une priorité. Notre prestation 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 gym pour soutenir votre santé physique.
- Une part de notre croissance : Nous proposons des unités d'actions restreintes (RSU) dans le cadre de notre rémunération globale, vous donnant une participation à la croissance de l'entreprise avec un calendrier de vesting de 3 ans, sous réserve d'approbation par le conseil d'administration.
- Investir dans votre développement : Nous nous engageons dans votre apprentissage continu. Profitez de notre abonnement gratuit à Coursera et de nos cours PXA.
- Soutien parental : Nous offrons 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 aménager votre bureau à domicile et une allocation mensuelle pour couvrir vos frais d'internet.
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