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Cientista de Dados Sênior, Algoritmos Programáticos
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Columbus, Ohio, United States
PythonSQLGCPGo
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Sobre
impact.com: impact.com/
impact.com impact.com/ é a plataforma líder mundial em marketing de parceria comercial, transformando a maneira como as empresas crescem, permitindo que descubram, gerenciem e escalem parcerias em toda a jornada do cliente. De afiliados e influenciadores a publicadores de conteúdo, embaixadores de marca e defensores do cliente, a impact.com capacita as marcas a impulsionar um crescimento confiável e baseado em desempenho por meio de relacionamentos autênticos. Seus produtos premiados - Performance (afiliado), Creator (influenciador) e Advocate (indicação de cliente) - unificam todos os tipos de parceiros em uma única plataforma integrada. À medida que os consumidores dependem cada vez mais de recomendações de pessoas e comunidades em quem confiam, a impact.com ajuda as marcas a aparecer onde mais importa. Hoje, mais de 5,000 marcas globais - incluindo Walmart, Uber, Shopify, Lenovo, L’Oréal e Fanatics - confiam na 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 impulsionar mais de 350,000 parcerias que geram resultados de negócios mensuráveis.
Seu Papel na impact.com impact.com
Estamos buscando um Cientista de Dados Sênior para atuar como Cientista de Dados embarcado em nosso Grupo de Experiência Programática. Você será responsável pelo design e implantação de modelos de machine learning que otimizam o rendimento, precificação e alocação de inventário em escala — situando-se na interseção de ciência de dados, engenharia de plataforma e economia de mercado.
Esta é uma função de alta qualidade e alta responsabilidade para um contribuidor individual. Você trabalhará de ponta a ponta: arquitetando os pipelines de dados que alimentam seus modelos, engenheirando os recursos que impulsionam o desempenho e implantando sistemas de inferência em tempo real que tomam decisões rapidamente. Seu trabalho determina diretamente a eficácia com que o mercado programático da Impact equilibra o desempenho do anunciante com a monetização do publicador — tornando esta uma das funções técnicas de maior alavancagem no negócio.
Você colaborará estreitamente com Produto, Ciência de Dados e Engenharia de Entrega Programática, mas operará com autonomia significativa. Espera-se que você traga tanto o rigor de modelagem de um cientista de dados quanto os instintos de produção de um engenheiro de ML — e que fique genuinamente animado com ambos.
O que te diferencia
- Intuição de mercado. Você entende leilões programáticos não apenas como um engenheiro, mas como um economista — você pensa sobre estruturas de incentivo, dinâmicas de equilíbrio e como as decisões do modelo se propagam pela pilha de oferta-demanda.
- Propriedade de ML Full-stack. Você se sente tão confortável projetando um esquema de armazenamento de recursos quanto ajustando um modelo de gradient boosting ou depurando um pico de latência em produção. Você é o dono de toda a cadeia.
- Pensamento em loop de feedback. Você não apenas implanta modelos — você projeta os sistemas que os tornam mais inteligentes ao longo do tempo. Você pensa em como as decisões de hoje se tornam o sinal de treinamento de amanhã.
- Rigor sob restrições do mundo real. Você sabe como executar experimentos limpos em ambientes onde o feedback é atrasado, os dados são ruidosos e as pressões de negócios criam trade-offs. Você não permite que condições imperfeitas se tornem uma desculpa para pensamento impreciso.
- Entrega pragmática. Você entrega. Você equilibra o perfeito com o pronto para produção, itera rapidamente e sabe quando um MVP supera um projeto de pesquisa de seis meses.
- Profundidade colaborativa. Você constrói confiança técnica genuína com parceiros de engenharia e produto — não apenas tendo boas ideias, mas seguindo adiante, comunicando-se claramente e facilitando a integração.
O que você fará
Otimização de Rendimento e Modelos de Precificação
- Projetar e implantar modelos de ML que otimizam precificação de leilão, ajuste de lances, definição de preço mínimo e rendimento em todo o inventário programático da Impact.
- Construir e iterar em algoritmos de precificação em tempo real que equilibram a eficiência de receita de curto prazo com a saúde de longo prazo de publicadores e anunciantes.
- Desenvolver e manter loops de feedback que permitem que os modelos de precificação se adaptem às condições de mercado em mudança, mix de inventário e padrões de demanda.
- Quantificar o impacto na receita das melhorias nos modelos de precificação; comunicar os trade-offs entre maximização de rendimento, taxa de preenchimento e ROI do parceiro para as partes interessadas.
Alocação de Inventário e Otimização de Oferta
- Ser o responsável pela lógica de alocação de inventário impulsionada por ML: roteamento, controle de ritmo e correspondência de oferta com demanda entre segmentos de parceiros, tipos de negócios e objetivos de campanha.
- Construir modelos que prevejam a disponibilidade de inventário, curvas de demanda e preços de liquidação para apoiar decisões de alocação proativas.
- Identificar e resolver ineficiências na utilização do inventário — incluindo inventário não vendido, correspondência subótima de negócios e desequilíbrios de alocação em toda a base de publicadores.
Arquitetura de Dados e Engenharia de Recursos
- Projetar e ser o responsável pela infraestrutura de dados que alimenta os modelos programáticos: pipelines de eventos, armazenamentos de recursos, conjuntos de dados de treinamento e serviço de recursos em tempo real.
- Engenheirar recursos de alto sinal a partir de logs de leilão, dados de fluxo de lances, sinais de usuário, atributos contextuais e desempenho histórico — na escala de volumes de dados programáticos.
- Construir pipelines de dados robustos com padrões de qualidade de produção: confiabilidade, observabilidade, versionamento e reprocessamento eficiente.
Inferência em Tempo Real e ML de Produção
- Implantar modelos em ambientes de inferência em tempo real de produção; ser o responsável pelos requisitos de latência, confiabilidade e taxa de transferência para tomada de decisão no momento do leilão.
- Construir sistemas de monitoramento que rastreiam o desempenho do modelo, a deriva de dados e a saúde do sistema em produção; definir limites de alerta e gatilhos de retreinamento.
- Colaborar com MLOps e Engenharia de Plataforma para garantir que a infraestrutura de serviço escalável e de baixa latência atenda aos SLOs sob tráfego de leilão de alto volume.
- Ser o responsável pelo ciclo de vida completo do modelo: treinamento, avaliação, implantação, testes A/B e iteração.
Experimentação e Medição de Desempenho
- Projetar e executar experimentos rigorosos A/B e de retenção para medir o impacto causal das mudanças de modelo no rendimento, taxa de preenchimento, desempenho do anunciante e receita do publicador.
- Construir frameworks de avaliação que vão além das métricas offline — validando o comportamento do modelo em ambientes de leilão ao vivo onde os sinais de feedback são atrasados ou ruidosos.
- Traduzir resultados experimentais em narrativas de negócios claras; apresentar descobertas e recomendações para as partes interessadas de Produto e de negócios.
Sistemas de Autoaprendizagem e Loops de Feedback
- Pesquisar e implementar componentes adaptativos e de autoaprendizagem na pilha programática — incluindo bandidos contextuais, sinais de aprendizado por reforço e abordagens de aprendizado online, quando apropriado.
- Projetar mecanismos de feedback que fecham o loop entre os resultados do leilão, as atualizações do modelo e o comportamento do sistema; reduzir a dependência de ajuste manual e substituições baseadas em regras.
- Manter-se atualizado sobre os avanços em ML programático, teoria de leilões e otimização online; avaliar a aplicabilidade às dinâmicas específicas do mercado da Impact.
Colaboração Multifuncional
- Atuar como o principal parceiro técnico de ML para as equipes de produto e engenharia da Rubicon; traduzir requisitos de negócios em abordagens de modelagem e comunicar claramente os trade-offs técnicos.
- Colaborar com colegas de Ciência de Dados em infraestrutura compartilhada, padrões de modelagem e reutilização de recursos entre domínios.
- Documentar modelos, arquiteturas e descobertas experimentais em um padrão que permita revisão, replicação e transferência de conhecimento entre equipes.
O que você traz
Obrigatório
- Experiência: 5+ anos em ciência de dados, engenharia de ML ou pesquisa quantitativa, com pelo menos 2+ anos construindo e implantando modelos de ML em publicidade programática, ad tech, otimização de mercado ou um domínio intimamente relacionado (por exemplo, lances em tempo real, precificação dinâmica, sistemas de leilão).
- Profundidade programática e de mercado: Compreensão demonstrada dos mecanismos de leilão programático (RTB, header bidding, floor pricing, tipos de negócios, bid shading) e como o ML pode ser aplicado para otimizar resultados em toda a pilha de oferta-demanda.
- Engenharia de ML de produção: Capacidade comprovada de levar modelos do protótipo à produção de forma independente — incluindo inferência em tempo real, monitoramento, pipelines de retreinamento e propriedade de SLOs.
- Arquitetura de dados: Experiência em projetar e construir pipelines de dados, armazenamentos de recursos e infraestrutura de treinamento para sistemas de ML de alto volume e baixa latência.
- Habilidades técnicas:
- Forte Python e SQL; proficiência com bibliotecas de ML (scikit-learn, XGBoost, LightGBM, PyTorch/TensorFlow) e ferramentas de dados em larga escala (Spark, Kafka, ou frameworks equivalentes de streaming/batch). *
- Experiência com serviço de recursos em tempo real e implantação de modelos de baixa latência (REST APIs, gRPC, ou inferência de streaming).
- Familiaridade com fluxos de trabalho de ML de produção: versionamento de modelos, monitoramento de deriva, testes A/B, avaliação e retreinamento. *
- Experiência no processamento e modelagem em escala de dados programáticos: logs de leilão de alta cardinalidade, dados de fluxo de lances, eventos de impressão e clique. *
- Rigor experimental: Forte compreensão de inferência causal e design de experimentos em ambientes online com feedback atrasado (retenções de leilão, testes switchback, técnicas de redução de variância).
- Comunicação: Capacidade de explicar decisões e trade-offs complexos de modelagem para partes interessadas de Produto e de negócios; confortável em apresentar em fóruns multifuncionais.
- Educação: Bacharelado em área quantitativa (CS, Estatística, Matemática, Engenharia, Economia ou similar); Mestrado/Doutorado preferencial.
Preferencial / Bom ter
- Experiência direta com otimização de rendimento do lado de SSP, DSP ou exchange — particularmente otimização de preço mínimo, modelagem de paisagem de lances ou algoritmos de correspondência de negócios.
- Familiaridade com teoria de leilões (dinâmica de primeiro preço vs. segundo preço, precificação de reserva ótima, equivalência de receita) e suas implicações práticas para ML programático.
- Experiência com bandidos contextuais, bandidos multi-braços ou aprendizado por reforço aplicados a problemas de tomada de decisão em tempo real.
- Conhecimento de aprendizado online e algoritmos adaptativos em ambientes de produção com distribuições de dados não estacionárias.
- Familiaridade com técnicas de ML que preservam a privacidade relevantes para programática (privacidade diferencial, aprendizado federado, modelagem de atribuição sem cookies).
- Experiência com ferramentas GCP (BigQuery, Vertex AI, Dataflow, Pub/Sub) e/ou Databricks/Spark para processamento de eventos em larga escala e treinamento de modelos.
- Exposição a previsão de oferta, gerenciamento de inventário ou planejamento de capacidade em contextos programáticos ou de mercado.
- Familiaridade com o ecossistema de afiliados e parcerias da Impact, ou experiência anterior na interseção de marketing de desempenho e entrega programática.
Faixa Salarial: US$ 165,000 - US$ 185,000 por ano, mais um bônus anual variável adicional de 5%, contingente ao desempenho da Empresa, e elegível para receber uma concessão de Unidades de Ações Restritas (RSU).
*Esta é a faixa salarial que a Empresa acredita ser equitativa para esta posição no momento desta publicação. De acordo com a lei aplicável, a remuneração será determinada com base nas habilidades, qualificações e experiência do candidato, juntamente com os requisitos da posição, e a Empresa reserva-se o direito de modificar esta faixa salarial a qualquer momento.
impact.com se orgulha de ser um local de trabalho que oferece igualdade de oportunidades. Todos os funcionários e candidatos a emprego receberão tratamento justo e igualdade de oportunidades de emprego, independentemente de sua raça, etnia ou ancestralidade, cor ou casta, religião ou crença, idade, sexo (incluindo identidade de gênero, readequação de gênero, orientação sexual, gravidez/maternidade), origem nacional, peso, neurodivergência, deficiência, estado civil e de união civil, status de cuidador, status de veterano, informações genéticas, afiliação política ou outros fatores não baseados em mérito proibidos.
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Benefícios e Vantagens
Na impact.com, acreditamos que quando você está feliz e realizado, você faz o seu melhor trabalho. É por isso que construímos um pacote de benefícios que apoia seu bem-estar, crescimento e equilíbrio entre vida pessoal e profissional.
- Seguro Médico, Odontológico e de Visão
- Almoço incluso no escritório toda quinta-feira, um bar de lanches saudáveis e ótimo café para mantê-lo energizado
- Contas de gastos flexíveis e 401(k)
- Trabalho Flexível: Nossa política de Férias Responsáveis significa que você pode tirar o tempo necessário para descansar e recarregar. Estamos comprometidos com um equilíbrio positivo entre vida pessoal e profissional e fornecemos um ambiente flexível que permite que você seja feliz e realizado tanto em sua carreira quanto em sua vida pessoal.
- Saúde e Bem-Estar: Seu bem-estar é uma prioridade. Nosso benefício de saúde mental e bem-estar inclui até 12 sessões de terapia/coaching totalmente cobertas por ano, com cobertura adicional para dependentes. Também oferecemos uma política de reembolso mensal de academia para apoiar sua saúde física.
- Uma Participação em Nosso Crescimento: Oferecemos Unidades de Ações Restritas (RSUs) como parte de nossa remuneração total, dando a você uma participação no crescimento da empresa com um cronograma de aquisição de 3 anos, sujeito à aprovação do Conselho.
- Investindo em Seu Crescimento: Estamos comprometidos com seu aprendizado contínuo. Aproveite nossa assinatura gratuita do Coursera e nossos cursos PXA.
- Apoio Parental: Oferecemos uma política generosa de licença parental, 26 semanas de licença totalmente remunerada para o cuidador principal e 13 semanas de licença totalmente remunerada para o cuidador secundário.
- Apoio Financeiro para Tecnologia: Fornecemos um subsídio de tecnologia para ajudá-lo a configurar seu escritório em casa e uma ajuda mensal para cobrir suas despesas de internet.
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