Ads Conversion Modeling, Machine Learning Engineering Manager

Reddit ist eine Gemeinschaft von Gemeinschaften, die auf gemeinsamen Interessen, Leidenschaft und Vertrauen basiert. Reddit’s untere Trichtergeschäft wächst schnell, und das Vorantreiben der hochmodernen Ranking-Web-Konversionsmodelle ist entscheidend für das weitere Wachstum. Das Conversion Modeling Team spielt eine zentrale Rolle bei der Entwicklung und Pflege von Machine Learning-Modellen, die Benutzerkonversionen aus Reddit-Anzeigen vorantreiben, mit einem besonderen Fokus auf prädiktive Modellierung rund um Interaktionen wie Kauf, Anmeldung, Warenkorb hinzufügen und andere Aktionen im unteren Trichter.

Wir suchen einen erfahrenen Engineering Manager, der dieses kritische Team leiten kann. Diese Rolle eignet sich gut für einen Führer mit tiefem Fachwissen in Machine Learning, strategischer Vision und einer kollaborativen Denkweise, um sowohl mit technischen als auch mit funktionsübergreifenden Stakeholdern zu interagieren.

Zielkompetenzen und Fachkenntnisse

• Modellarchitekturen: Expertise in der Architektur und Implementierung von Deep Learning-Modellen, mit Erfahrung in Ranking, Empfehlung oder Konversionsmodellierung.
• ML-Frameworks: Beherrschung gängiger ML-Bibliotheken (TensorFlow, PyTorch).
• End-to-End ML-Lebenszyklus: Erfahrung in Training, Testen und Bereitstellen produktionsreifer Machine Learning-Modelle.
• Datenpipelines: Erfahrung in der Orchestrierung großangelegter Datengenerierungs- und Verarbeitungs-Pipelines.
• Erfahrung im Anzeigenbereich: Erfahrung in der Interaktion von Ranking-Modellen mit anderen Anzeigensystemen wie Bietverfahren, Auktionen, Abruf usw.
• Modellierung von Anzeigen (bevorzugt): Hintergrund in der Anzeigenmodellierung oder Vertrautheit mit Engagement-Vorhersagemodellen im Anzeigenbereich ist von Vorteil.

Rollenverantwortlichkeiten

• Leitung eines vielfältigen, leistungsstarken Teams und Förderung der Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams wie PM, DS und Ingenieurfunktionen innerhalb von Ads.
• Menschenmanagement-Erfahrung: Frühere Erfahrung in der Leitung von Ingenieurteams mit starkem Fokus auf technische Mentorschaft und Teamentwicklung.
• Technische Vision und Strategie festlegen: Fähigkeit, eine langfristige technische Strategie zu planen und umzusetzen, die mit den Geschäftszielen übereinstimmt.
• Technische Ausführung vorantreiben: Überwachung des Modellentwicklungszyklus von der Ideenfindung bis zur Bereitstellung.
• Führung und Mentoring eines leistungsstarken Teams: Rekrutierung, Mentoring und Bindung von Top-ML-Talenten.
• Kollaboration über Funktionen hinweg: Partnerschaft mit PMs, Datenwissenschaftlern und anderen Ingenieurteams.
• Innovation in der ML-Architektur: Implementierung und Optimierung von Modellarchitekturen, die auf die Konversionsvorhersage zugeschnitten sind.

Erforderliche Qualifikationen

• Mindestens 2+ Jahre Erfahrung in der Führung und Verwaltung leistungsstarker Machine Learning-Teams, idealerweise im Anzeigenbereich.
• Tiefes ML-Fachwissen: Praktische Erfahrung mit Machine Learning-Modellen und deren Bereitstellung in großangelegten Produktionssystemen.
• Technisches Fachwissen: Erfahrung mit Anzeigenkonversionsmodellierung, Ranking und Empfehlungen ist erforderlich.
• Strategisches Denken: Fähigkeit, eine klare, überzeugende technische Strategie zu entwickeln und zu kommunizieren.
• Wirkungsorientierte Denkweise: Leidenschaft für die Entwicklung skalierbarer, gut gestalteter und verantwortungsvoller KI-Lösungen.
• Außergewöhnliche Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten: Starke zwischenmenschliche Fähigkeiten und eine kollaborative Denkweise.

Vorteile und Leistungen

• 100% Remote-Möglichkeit.
• Wettbewerbsfähiges Gehalt und Aktienoptionen.
• Umfassende Gesundheitsleistungen (medizinisch, zahnärztlich, visionär) & Arbeitsplatzvorteile.
• Großzügige 401k-Matching.
• Flexible Urlaubsregelung.
• Bezahlte Elternzeit (4+ Monate).
• Familienplanungsunterstützung.
• Bezahlte Freiwilligenzeit.

Reddit ist stolz darauf, ein Arbeitgeber zu sein, der Chancengleichheit bietet, und verpflichtet sich, eine Belegschaft aufzubauen, die die vielfältigen Gemeinschaften, die wir bedienen, widerspiegelt.