Staff+ Forward Deployed Research Engineer – Ranking

Sequen bietet eine integrierte Plattform, die modernste Ranking-Modelle mit der Infrastruktur kombiniert, um sie in großem Maßstab in der Produktion zu betreiben. Die größten Einzelhändler, Marktplätze und Reiseplattformen der Welt nutzen Sequen, um zu ranken, zu empfehlen und zu personalisieren, mit einer autonomen Forschungsmaschine, die die Modellleistung in Umsatz- und Margensteigerungen umsetzt, die in Hunderten von Millionen Dollar pro Kunde gemessen werden. Wir sind ein kleines, hoch technisches, frühphasiges Team, das sich darauf konzentriert, aktuelle Fortschritte in der KI in produktionsreife Systeme umzusetzen, die unter strengen realen Bedingungen arbeiten.

Wir suchen einen Staff+ Forward Deployed Research Engineer mit tiefgreifender Expertise in Such- und Empfehlungsmodellen, um innovative Ranking-, Einbettungs- und Abrufsysteme zu entwerfen, zu entwickeln und zu skalieren, die unsere personalisierte Entdeckungsplattform antreiben. In dieser Rolle haben Sie die einzigartige Gelegenheit, an der Schnittstelle zwischen modernster KI-Forschung und produktionsreifen Softwaresystemen zu arbeiten. Sie werden direkt in den digitalen Umgebungen unserer Kunden arbeiten und ihnen helfen, Benutzerdaten in direkten Umsatz und Konversionssteigerungen umzuwandeln. Dies ist eine ideale Rolle für jemanden, der bereit ist, die vollständige Verantwortung für hochkomplexe ML-Lebenszyklen zu übernehmen und in einem agilen, erstklassigen Startup-Umfeld zu arbeiten.

WESENTLICHE VERANTWORTUNGEN

• Produktionsmodelle bereitstellen: Arbeiten Sie direkt in den Kundenumgebungen, um Produktionsranking- und Empfehlungsmodelle zu entwerfen, zu erstellen und bereitzustellen, die direkt auf Geschäftskonversion, Engagement und Lebenszeitwert optimieren.
• Technische Artefakte liefern: Entwickeln Sie End-to-End-Ranking-Pipelines, Einbettungsgenerierungsschemata, nächstgelegene Nachbarschaftsabrufsysteme und Infrastruktur für die Bereitstellung von Modellen mit niedriger Latenz.
• Partnerschaft mit hohem Engagement bieten: Bieten Sie umfassende Unterstützung bei der Bereitstellung in großen Verbraucherunternehmen und stellen Sie sicher, dass die Integration mit bestehenden Datenökosystemen und Geschäftslogik nahtlos erfolgt.
• Datenpipelines entwerfen: Entwerfen und pflegen Sie produktionsreife, hochoptimierte Datenpipelines zur Verarbeitung massiver Datensätze, um sicherzustellen, dass Modelle kontinuierlich mit frischen, zuverlässigen Trainings- und Inferenzmerkmalen versorgt werden.
• Wiederholbare Muster kodifizieren: Identifizieren und modularisieren Sie wiederholbare Bereitstellungsmuster in verschiedenen Branchen, indem Sie wichtige Erkenntnisse an die Kernprodukt- und Engineering-Teams von Sequen zurückgeben.
• Produktionslebenszyklen verwalten: Verwalten Sie den gesamten ML-Lebenszyklus von Anfang bis Ende, einschließlich Modellüberwachung, A/B-Testframeworks, Leistungserkennung und kontinuierlichen Retrainingsstrategien.
• Forschung vorantreiben: Halten Sie tiefgehende, aktive Expertise in den neuesten Entwicklungen im Deep Learning, einschließlich mehrstufiger Abruf-, Lern-zu-Rank- und großflächiger Personalisierungstechniken.
• Organische Expansion aufdecken: Bauen Sie starke Beziehungen zu den Ingenieurteams der Kunden auf und identifizieren Sie proaktiv neue Möglichkeiten zur Bereitstellung von Rankinglösungen, die zusätzlichen Kundenwert freisetzen.
• Die Mission von Sequen unterstützen: Agieren Sie als technischer Vertreter der Vision von Sequen AI, um das Verhalten der Endbenutzer für die größten Verbraucherplattformen der Welt zu gestalten.

ÜBER SIE

• Nachweisliche Erfolgsbilanz: Bringen Sie mehr als 7 Jahre Erfahrung als ML Engineer, Applied Scientist oder Forward Deployed Engineer mit einem starken Fokus auf Deep Learning für Such-, Empfehlungs- oder Abrufsysteme mit.
• Modellbau-Meisterschaft: Besitzen Sie tiefgehende Kenntnisse in PyTorch, Deep Learning-Theorie und Machine Learning-Algorithmen (insbesondere mehrstufige Scoring- und Einbettungsmodelle).
• Datenpipeline-Kompetenz: Nachweisbare praktische Erfahrung im Entwerfen und Optimieren von großflächigen, verteilten Datenpipelines mit Spark, Airflow und dbt in GCP- und AWS-Umgebungen.
• Cloud- und Infrastruktur-Reife: Arbeiten Sie sicher mit Kubernetes, Airflow, Terraform und Cloud-Plattformen wie AWS und GCP, um skalierbare Modellbereitstellungs- und Experimentierumgebungen zu verwalten.
• Analytischer Problemlöser: Exzellent im Umgang mit offenen, hochkomplexen Systemherausforderungen, die ein Denken nach ersten Prinzipien erfordern.
• Extreme Verantwortungsübernahme: Übernehmen Sie die volle Verantwortung für die Ergebnisse der Kunden von der frühen Prototypenerstellung und dem Training bis zur Live-Produktion.

WAS WIR WERTSCHÄTZEN

• Strenge Systeme & wissenschaftliches Denken: Sie balancieren algorithmische Komplexität mit Mikrosekunden-Latenzanforderungen. Sie wählen das richtige mathematische Modell für die aktuelle Datenreife des Kunden aus und priorisieren reale Konversionsmetriken über theoretische Schönheitswerte.
• Unnachgiebige Verantwortung: Sie betrachten die Produktionsstabilität und die Leistung des Kunden als persönliche Reflexion der Codequalität und sind stolz darauf, Anwendungsfälle von der Merkmalsentwicklung bis zur Live-Inferenzbewertung zu steuern.
• Pragmatische Geschwindigkeit: Sie besitzen die Geschwindigkeit eines Startups, um robuste, umsatzgenerierende Prototypen schnell zu entwerfen, bereitzustellen und zu validieren, ohne belastende technische Schulden anzuhäufen.
• Strategisches Beziehungsmanagement: Sie können fließend sowohl mit tiefen Forschungsspezialisten als auch mit funktionsübergreifenden Unternehmensleitern sprechen und proaktiv neue technische Möglichkeiten identifizieren, um zusätzlichen Kundenwert während des gesamten Engagements zu erschließen.

WAS WIR BIETEN

• Hoher Einfluss: Eine hochsichtbare Rolle auf Mitarbeiterebene, die direkt die Kernbereitstellungstopologie eines kategoriedefinierenden KI-Unternehmens gestaltet.
• Pioniersysteme: Die einzigartige Gelegenheit, kategoriedefinierende, latenzarme ML-Plattformen aufzubauen und zu skalieren, die durch nachweislich hochquantifizierte Kundenergebnisse unterstützt werden.
• Top-Belohnung: Hoch wettbewerbsfähiges Grundgehalt von 300.000 bis 350.000 USD, plus bedeutendes Eigenkapital für Frühmitarbeiter, Leistungsboni und umfassende Premium-Gesundheitsleistungen.
• Vollständige Flexibilität: Unbegrenzter bezahlter Urlaub, flexible hybride/remote Konfigurationen und eine hochgradig kollaborative, erstklassige Ingenieurtätigkeit.