Team Lead Data Scientist

О нас:

JarSoft  – компания, более 15 лет специализирующаяся на разработке AdTech систем для Web и Мобильных платформ. Наша команда обладает широкой экспертизой в разработке высоконагруженных распределенных систем, работой с большими базами данных.

О проекте:

Около двух лет мы работаем с Persona.ly и разрабатываем для проекта систему показа рекламы (DSP), обрабатывающую до 500 тысяч запросов в секунду. Система получает траффик от других систем SSP (агрегаторы траффика с рекламных площадок) по OpenRTB протоколу.

SSP системы проводят аукцион каждого запроса на рекламный баннер в реальном времени среди всех подписанных агрегаторов рекламных компаний (DSP). В аукционе побеждает DSP, предложившая лучшую цену. Наша система работает с мобильным траффиком и получает вознаграждение от рекламодателей за установку приложений, а платит SSP за показ рекламных баннеров, отсюда и вытекает бизнес задача оптимизации расходов.

Задачи:

В настоящий момент перед нами две актуальные задачи по Data Science:

1. Определение фейкового траффика, а он составляет около половины от всех запросов.

2. Разработка и внедрение алгоритмов определения цены конкретного показа конкретному пользователю. Необходимо вычислять вероятность установки данным пользователем рекламируемого приложения, основываясь на истории запросов и поведения, а также учитывать проведение аукционов и необходимость предложения лучшей цены среди участвующих DSP.

Для каждой рекламной компании предполагается разработка собственных алгоритмов расчета цены и определения фейкового траффика, т.к. их эффективность зависит от контента. Следовательно, подразумевается создание и постоянное совершенствование Data Science алгоритмов.

Что есть для решения задач:

1. логи по триллиону запросов на показ баннера;
2. результат трех миллиардов наших ставок на показ баннера;
3. есть вся информация, доступная по OpenRTB;
4. инструментарий для анализа логов;
5. инструментарий для внедрения алгоритмов в систему;

Кто нам нужен:

Для решения этих задач, а также формирования, обучения и управления командой, мы рады обсудить возможность работы со специалистами, имеющими:

1. Успешный опыт работы в крупных проектах по анализу данных / машинному обучению;
2. Академическое/техническое образование, дающее отличное знание дисциплин математической логики, теории вероятностей, математической статистики;
3. Python / Scala
4. Hadoop / Hive /Pig / Spark
5. Знание английского языка, достаточное для коммуникаций с англоговорящими коллегами.

Мы предлагаем:

1. Мы готовы обсудить ЛЮБЫЕ финансовые ожидания;
2. Возможен частичный Home Office. Критерий качества работы – выполнение задач;
3. Свобода выбора инструментария и формирования команды;
4. Помощь иногородним при переезде.

Если Вас, это заинтересовало, пожалуйста свяжитесь с нами по hh@jarsoft.ru

Нас не заинтересуют: Предложения об удаленной работе и предложения услуг от Data Science компаний!