IT and R&D Staff Research Team Lead – Warsaw

RTB House to globalna firma, która dostarcza nowoczesne technologie marketingowe dla czołowych marek i agencji na całym świecie. Jej autorski silnik zakupowy reklam jest pierwszym na świecie, który w pełni oparty jest na algorytmach głębokiego uczenia, umożliwiając reklamodawcom osiąganie doskonałych wyników i realizację celów na każdym etapie lejka sprzedażowego. Założona w 2012 roku, obecnie działa w ponad 90 rynkach, RTB House zawsze było prywatne z założenia. Firma stawia na reklamę opartą na danych pierwszej strony oraz nieustanne innowacje.

Jako Lider Zespołu Badawczego będziesz prowadzić mały zespół (4-8) badaczy ML, pozostając jednocześnie głęboko zaangażowanym w prace techniczne. ML jest w centrum działalności RTB House, a Ty będziesz miał silny, natychmiastowy wpływ na nasze kluczowe metryki. Oczekujemy, że będziesz działać na poziomie badacza ML, jednocześnie kierując rozwojem i realizacją projektów zespołu.

Wymagane umiejętności:

• Umiejętność rozwiązywania niejasnych problemów. Musisz zrozumieć istotę problemu, zdefiniować cel i sposób pomiaru sukcesu oraz znaleźć najskuteczniejszy sposób rozwiązania problemu.
• Praktyczna wiedza z zakresu ML. To rola badawcza: budujemy systemy ML, które działają w produkcji. Będziesz pisać kod, trenować modele, przeprowadzać eksperymenty i wdrażać - miarą sukcesu jest rzeczywisty wpływ.
• Orientacja na wyniki. Cenimy zdrową chęć skutecznego rozwiązywania problemów, zaczynając od prostych rozwiązań i używając skomplikowanych narzędzi tylko wtedy, gdy jest to konieczne.
• Przywództwo zespołowe. Będziesz zarządzać 4-8 badaczami: ustalać kierunek, priorytetyzować projekty, usuwać przeszkody i rozwijać ludzi poprzez feedback i mentoring.
• Wizja i realizacja. Identyfikuj projekty o wysokim potencjale, twórz wizję, komunikuj się z interesariuszami i przede wszystkim realizuj - przez swój zespół, a nie tylko samodzielnie.
• Pełna odpowiedzialność. Będziesz odpowiadać za projekty od koncepcji, przez analizę, badania, budowanie prototypów, testowanie, aż po finalną implementację i wdrożenie.
• Skuteczna komunikacja. W tej roli będziesz współpracować z wieloma osobami, dlatego kluczowe jest dobre komunikowanie się i efektywne organizowanie pracy.

Obowiązki:

• Zarządzanie zespołem 4-8 badaczy: ustalanie priorytetów, przeglądanie prac i wspieranie ich rozwoju kariery.
• Równoważenie własnych badań z przywództwem zespołowym, dążąc do podziału 50/50.
• Identyfikowanie, definiowanie i prowadzenie projektów badawczych o zasięgu ogólnofirmowym i bezpośrednim wpływie na nasze kluczowe metryki.
• Projektowanie i wdrażanie modeli, najczęściej głębokich sieci neuronowych, używanych do przewidywania zachowań i preferencji użytkowników Internetu.
• Opracowywanie i testowanie nowych podejść do modelowania kluczowych zagadnień, takich jak licytacje w aukcjach pierwszej ceny.
• Przeprowadzanie i analizowanie testów A/B nowych rozwiązań.
• Śledzenie i analizowanie najnowszych prac w dziedzinie uczenia maszynowego oraz przekładanie ich na praktyczne usprawnienia.
• Mentorowanie badaczy i kształtowanie praktyk badawczych w zespołach.

Wymagana wiedza:

• 5+ lat doświadczenia jako badacz lub inżynier.
• 2+ lata praktycznego doświadczenia w zakresie uczenia maszynowego / nauki o danych.
• Udokumentowane doświadczenie w przywództwie, co najmniej 2 lata zarządzania i mentorowania zespołu inżynieryjnego lub badawczego.
• Biegłość w programowaniu.
• Solidna wiedza matematyczna i intuicje.

Preferowane umiejętności:

• Silna teoretyczna baza matematyczna: statystyka, prawdopodobieństwo, matematyka dyskretna, kombinatoryka.
• Doświadczenie w AdTech jest plusem, ale nie jest wymagane.
• Doświadczenie w rekrutacji i budowaniu zespołów badawczych.
• Doświadczenie w prowadzeniu badań stosowanych w środowisku produkcyjnym.

Co oferujemy:

• Technologia: dostęp do najnowszych technologii i realna możliwość ich wykorzystania w dużych i dynamicznych projektach; praca z rozbudowanymi i bogatymi zbiorami danych.
• Wpływ: Twoja praca będzie miała natychmiastowy wpływ na wyniki biznesowe firmy oraz kształtowanie wzrostu i kierunku Twojego zespołu.
• Dobrostan: możliwość pracy zdalnej i stacjonarnej. Elastyczne godziny współpracy.
• Kultura: zespół entuzjastów z szerokim doświadczeniem w ML, którzy chętnie dzielą się swoją wiedzą i doświadczeniami na co dzień, bez zbędnych formalności.
• Praca z celem: będąc w sercu systemu, Twoja rosnąca wiedza i kompetencje będą wykorzystywane w praktycznych zastosowaniach bezpośrednio związanych z wynikami biznesowymi.