Senior Principal Machine Learning Engineer - Optimization

Hybrid in Redwood City, CA. (Will consider Remote for the right candidate)

Must Have:

• Erfahrung im Aufbau von großangelegten Vorhersage- oder Optimierungssystemen

Über die Rolle:

Wir suchen einen Senior Principal Machine Learning Engineer, um die nächste Generation von Leistungsoptimierungsfähigkeiten für die Activate-Plattform von PubMatic zu entwickeln. Diese Rolle konzentriert sich auf die Anwendung von maschinellem Lernen, Vorhersage, Ranking, Kalibrierung, Experimentierung und Optimierungstechniken zur Verbesserung der Kampagnenergebnisse über Leistungswerbeziele wie CTR, VCR, CPC, CPA und ROAS.

Was Sie tun werden:

• Entwicklung und Verbesserung von Modellen für Kampagnenoptimierung, Vorhersage, Ranking, Gebotsabgabe, Prognose und Kalibrierung.
• Entwicklung von Modellen und Algorithmen, die die Ergebnisse für Werbetreibende verbessern, während sie Ausgaben, Kosteneffizienz, Kampagnenziele, Marktdynamik und Systembeschränkungen ausbalancieren.
• Arbeiten an großangelegten ML-Systemen unter Verwendung von Signalen aus Auktionen, Impressionen, Klicks, Videoereignissen, Konversionen, Benutzern, Kontext, Inventar, Kampagnen und Marktrückmeldungen.
• Entwurf und Verbesserung von Modellen für CTR, CVR, VCR, CPA, ROAS, App-Installationen, Benutzerwert und Kampagnenleistung.
• Entwicklung von gebots-, pacing-bewussten Optimierungs-, Ranking-, Erkundungs- und Wertschätzungsansätzen für Leistungswerbung.
• Verbesserung der Modellkalibrierung, Online-/Offline-Bewertung, Experimentierung, Beobachtbarkeit und Produktionsfeedbackschleifen.
• Zusammenarbeit mit Performance-Werbesignalingenieuren zur Definition von modellbereiten Merkmalen, Labels, Attributionsfenstern, negativen Beispielen, Trainingsdatensätzen und Anforderungen an die Online-Bereitstellung.
• Zusammenarbeit mit Ingenieuren, Produkt-, Analyse- und Plattformteams, um die Modelldaten in Echtzeitsysteme für Entscheidungen zu übersetzen.
• Technische Führung und Mentoring für Ingenieure und angewandte Wissenschaftler, die an Leistungsoptimierungsproblemen arbeiten.

Erforderliche Qualifikationen:

• 10+ Jahre Erfahrung im Aufbau von Produktionsmaschinenlernen, Ranking-, Empfehlungs-, Vorhersage-, Optimierungs-, Anzeigen-, Marktplatz-, Gebots- oder Preissystemen.
• Starkes Verständnis von überwachten Lernen, Ranking, Kalibrierung, kausalem Denken, Experimentierung, statistischer Bewertung und Modellüberwachung.
• Erfahrung im Aufbau von großangelegten Vorhersage- oder Optimierungssystemen in der Produktion.
• Erfahrung mit CTR/CVR-Vorhersage, Konversionsmodellierung, Gebotsoptimierung, Wertmodellierung, Prognose, Kalibrierung oder Leistungsoptimierung.
• Starke Fähigkeit, über Modellqualität, Geschäftsauswirkungen, Systembeschränkungen, Produktionskompromisse und Online-Leistung nachzudenken.
• Erfahrung mit großangelegten Daten und verteilten ML-Workflows.
• Starke Ingenieursfähigkeiten in Python, Java, SQL, Spark, TensorFlow, PyTorch, XGBoost oder ähnlichen Technologien.
• Fähigkeit, technische Führung bei mehrdeutigen, hochwirksamen Optimierungsproblemen zu bieten.
• BS, MS oder PhD in Informatik, Maschinellem Lernen, Statistik, Mathematik, Ingenieurwesen oder einem verwandten technischen Bereich.

Bevorzugte Erfahrungen:

• Erfahrung in Werbung, Suche, Empfehlungen, Marktplätzen, E-Commerce, Fintech, Preisgestaltung, Geboten oder Echtzeit-Optimierungssystemen.
• Erfahrung mit Leistungswerbeziele wie CTR, VCR, CPC, CPA, ROAS, App-Installationen, Retargeting oder Benutzerwertoptimierung.
• Vertrautheit mit Echtzeitgeboten, programmatischer Werbung, Anzeigenschaltung, Attribution, Pacing, Identität, Inkrementalität oder Leistungswerbung.
• Erfahrung mit Exploration/Exploitation, kontrafaktischer Bewertung, Uplift-Modellierung, verzögerter Feedback-Modellierung oder Lernen unter voreingenommenen Protokollen.
• Erfahrung mit Modellkalibrierung, Modellbeobachtbarkeit, A/B-Tests, Online-Experimentierung, Inkrementalitätstests oder Lift-Messung.
• Erfahrung in der bereichsübergreifenden Zusammenarbeit mit Produkt-, Ingenieur-, Analyse- und Geschäftspartnern.

Zusätzliche Informationen:

Rückkehr ins Büro: Die Mitarbeiter von PubMatic weltweit sind zu unseren Büros mit einem hybriden Arbeitszeitmodell zurückgekehrt (3 Tage „im Büro“ und 2 Tage „remote arbeiten“), das darauf abzielt, die Zusammenarbeit, Innovation und Produktivität zwischen Teams und Funktionen zu maximieren.

Leistungen:

Unser Leistungspaket umfasst das Beste, was führende Organisationen bieten, wie bezahlte Urlaubsprogramme, bezahlte Feiertage, Gesundheitsversorgung, Zahn- und Augenversicherung, Invaliditäts- und Lebensversicherung, Pendelbenefits, Programme für körperliches und finanzielles Wohlbefinden, unbegrenzte DTO in den USA (die wir tatsächlich verlangen, dass Sie nutzen!), Erstattung für Mobiltelefone und voll ausgestattete Vorratskammern sowie in Büro bereitgestellte Mittagessen an 5 Tagen pro Woche.

Diversität und Inklusion:

PubMatic ist stolz darauf, ein Arbeitgeber mit Chancengleichheit zu sein; wir schätzen nicht nur Vielfalt, sondern fördern und feiern sie auch. Wir diskriminieren nicht aufgrund von Rasse, Religion, Hautfarbe, nationaler Herkunft, Geschlecht, sexueller Orientierung, Alter, Familienstand, Veteranenstatus oder Behinderungsstatus.

Vergütungsoffenlegung:

Gemäß den geltenden Gesetzen ist die unten angegebene Gehaltsspanne eine angemessene Schätzung von PubMatic für die Gesamtvergütung für diese Rolle. Neueinstellungen und aktuelle Teammitglieder werden typischerweise in der Mitte unserer Gehaltsspanne vergütet. Der tatsächliche Betrag kann je nach nicht diskriminierenden Faktoren wie Standort, Erfahrung, Wissen, Fähigkeiten und Fertigkeiten variieren. Neben dem Gehalt bietet PubMatic auch einen Bonus, eingeschränkte Aktienoptionen und ein wettbewerbsfähiges Leistungspaket.

Gesamte Vergütungsrange: $260,000—$330,000 USD