Canadá
TSMC
impact.com
Sr. Cientista de Dados, Algoritmos Programáticos
Canadá
Vancouver, British Columbia, Canada
PythonSQLGCPGo
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a impact.com: impact.com/
A 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 de clientes, 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 clientes) - 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 isso 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(a) Cientista de Dados Sênior para atuar como Cientista de Dados embarcado(a) 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 — posicionando-se na interseção de ciência de dados, engenharia de plataforma e economia de mercado.
Esta é uma função de alta complexidade técnica e alta responsabilidade, como contribuidor(a) individual. Você trabalhará de ponta a ponta: arquitetando os pipelines de dados que alimentam seus modelos, desenvolvendo as features 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 de perto com as equipes de Produto, Ciência de Dados e Engenharia de Experiência Programática, mas operará com autonomia significativa. Espera-se que você traga tanto o rigor de modelagem de um(a) cientista de dados quanto os instintos de produção de um(a) engenheiro(a) de ML — e que se sinta genuinamente animado(a) com ambos.
O Que Te Diferencia
- Intuição de Mercado. Você entende leilões programáticos não apenas como um(a) engenheiro(a), mas como um(a) 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 repositório de features quanto ajustando um modelo de gradient boosting ou depurando um pico de latência em produção. Você é o(a) responsável por 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 um 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 cumprindo-as, 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 a precificação de leilões, ajuste de lances (bid shading), definição de preços mínimos (floor price) 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 mudanças nas condições de mercado, 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 (fill rate) e ROI do parceiro para as partes interessadas.
Otimização de Inventário e Alocação de Oferta
- Ser o(a) responsável pela lógica de alocação de inventário baseada em ML: roteamento, controle de ritmo (pacing) e correspondência de oferta com demanda entre segmentos de parceiros, tipos de negócios (deal types) e objetivos de campanha.
- Construir modelos que prevejam a disponibilidade de inventário, curvas de demanda e preços de liquidação para apoiar decisões proativas de alocação.
- 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 Features
- Projetar e ser o(a) responsável pela infraestrutura de dados que alimenta os modelos programáticos: pipelines de eventos, repositórios de features (feature stores), conjuntos de dados de treinamento e serviço de features em tempo real.
- Desenvolver features de alto sinal a partir de logs de leilões, dados de fluxo de lances, sinais de usuários, 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 em Produção
- Implantar modelos em ambientes de inferência em tempo real de produção; ser o(a) responsável pelos requisitos de latência, confiabilidade e vazão (throughput) para tomada de decisão no momento do leilão. *
- Construir sistemas de monitoramento que acompanham o desempenho do modelo, a deriva de dados (data drift) 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(a) 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 de A/B e holdout 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 equipes de Produto e partes interessadas do negócio.
Sistemas de Autoaprendizagem e Loops de Feedback
- Pesquisar e implementar componentes adaptativos e de autoaprendizagem na pilha programática — incluindo bandidos contextuais (contextual bandits), sinais de aprendizado por reforço (reinforcement learning) e abordagens de aprendizado online (online learning) onde apropriado.
- Projetar mecanismos de feedback que fecham o ciclo entre os resultados do leilão, atualizações do modelo e comportamento do sistema; reduzir a dependência de ajustes manuais e substituições baseadas em regras.
- Manter-se atualizado(a) com os avanços em ML programático, teoria de leilões e otimização online; avaliar a aplicabilidade às dinâmicas específicas do mercado da Impact.
Colaboração Interfuncional
- Atuar como o(a) principal parceiro(a) técnico(a) 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 features 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 em Programático e Mercado: Compreensão demonstrada da mecânica de leilões programáticos (RTB, header bidding, floor pricing, deal types, bid shading) e como o ML pode ser aplicado para otimizar resultados em toda a pilha de oferta-demanda.
- Engenharia de ML em 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, repositórios de features e infraestrutura de treinamento para sistemas de ML de alto volume e baixa latência. *
- Habilidades Técnicas:
- Forte conhecimento em 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 features em tempo real e implantação de modelos de baixa latência (REST APIs, gRPC, ou inferência de streaming). *
- Familiaridade com fluxos de trabalho de ML em produção: versionamento de modelos, monitoramento de deriva, testes A/B, avaliação e retreinamento. *
- Experiência no processamento e modelagem na escala de dados programáticos: logs de leilão de alta cardinalidade, dados de fluxo de lances, eventos de impressão e clique. *
- Rigor em Experimentação: Forte compreensão de inferência causal e design de experimentos em ambientes online com feedback atrasado (holdouts 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 negócios; confortável em apresentar em fóruns interfuncionais. *
- Educação: Bacharelado em área quantitativa (Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Engenharia, Economia ou similar); Mestrado/Doutorado preferencial.
Preferencial / Desejável
- Experiência direta com otimização de rendimento do lado de SSP, DSP ou exchange — particularmente otimização de preços mínimos (floor price), modelagem de cenário de lances ou algoritmos de correspondência de negócios (deal matching).
- Familiaridade com teoria de leilões (dinâmicas de primeiro preço vs. segundo preço, precificação de reserva ótima, equivalência de receita) e suas implicações práticas para ML programático. *
- Experiência com bandidos contextuais (contextual bandits), bandidos multi-braços (multi-armed bandits) ou aprendizado por reforço aplicado 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 o programático (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 prévia 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(a) candidato(a), juntamente com os requisitos da posição, e a Empresa reserva-se o direito de modificar esta faixa salarial a qualquer momento.
Observação: Os benefícios podem variar por localidade e estão sujeitos às regulamentações locais.
A impact.com orgulha-se 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 estável, status de cuidador, status de veterano, informações genéticas, afiliação política ou outros fatores não baseados em mérito proibidos.
#LI_Vancouver_Canada
Benefícios e Vantagens
Na impact.com, acreditamos que quando você está feliz e realizado(a), 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.
- Fortes benefícios de saúde estendida: Cobertura de Saúde e Prescrição, cuidados com a visão e odontológicos, atendimento médico virtual, cobertura médica fora do país.
- Cobertura de seguro (vida, invalidez de curto prazo, invalidez de longo prazo e mais).
- Conta de Gastos com Cuidados de Saúde (Health Care Spending Account).
- Dois Programas de Assistência ao Empregado diferentes.
- Trabalho Flexível: Nossa política de PTO Responsável significa que você pode tirar o tempo necessário para descansar e recarregar. Estamos comprometidos com um equilíbrio positivo entre vida pessoal e profissional e oferecemos um ambiente flexível que permite que você seja feliz e realizado(a) 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, pendente de aprovação do Conselho.
- Investindo em Seu Crescimento: Estamos comprometidos com seu aprendizado contínuo. Aproveite nossa assinatura gratuita do Coursera e nossos cursos PXA.
- Suporte 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.
- Suporte Financeiro para Tecnologia: Fornecemos um subsídio de tecnologia para ajudá-lo(a) a montar seu escritório em casa e um subsídio mensal para cobrir suas despesas de internet.
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