Lead Applied Scientist - AI Search & Brand Intelligence

SE Ranking, platform SEO i marketingu cyfrowego, poszukuje Lead Applied Scientist, który zajmie się analizą, jak platformy AI (ChatGPT, Gemini, Perplexity, AI Overviews) rekomendują i opisują marki oraz stworzy warstwę pomiarową, która udowodni, jaką wartość ma widoczność AI dla biznesu.

Dlaczego ta rola jest inna:

• Otrzymujesz dostęp do danych, o których większość badaczy może tylko marzyć: zestawy danych SE Ranking dotyczące SERP, backlinków, treści, audytów, GA i GSC, a także dane z mediów społecznościowych Planable.
• Twoje wyniki to nie tylko funkcje produktu. To najlepsze praktyki GEO, które branża zacznie stosować - z możliwością reprezentowania tej pracy na konferencjach i w badaniach firmy.
• Dyscyplina ta istnieje zaledwie kilka lat. Nikt nie jest jeszcze „ekspertem” - pierwsze rygorystyczne odpowiedzi będą pochodzić od kogoś z Twoim dostępem do danych.

Jak podzielona jest rola:

• Około 45% badań i modelowania - projektujesz i przeprowadzasz eksperymenty samodzielnie.
• Około 45% kierownictwa technicznego i projektowego - priorytetyzacja hipotez, rozkład metodologii.
• Około 10% zarządzania ludźmi - kierowanie codzienną pracą małego zespołu (1-2 osoby): ustalanie kierunku technicznego, prowadzenie 1-1, usuwanie przeszkód.

Co będziesz robić - pierwsze 90 dni:

• Współpracuj z naszymi specjalistami SEO/GEO i wybranymi inżynierami, aby ustawić powtarzalny proces eksperymentalny: hipoteza → zakres danych → projekt → realizacja → wnioski → decyzja.
• Przeprowadź pierwsze 3-4 eksperymenty i, współpracując z Produktem, zdefiniuj potencjalne funkcje, które zapewnią naszym klientom rzeczywistą praktykę widoczności AI.
• Projektuj metody próbkowania, aby systematycznie zbierać i analizować odpowiedzi AI w różnych tematach, intencjach i regionach.
• Ustanów ramy oceny dla wyników LLM, aby wyniki były porównywalne w czasie.

Co będziesz robić - w toku:

• Zastosuj LLM za pomocą API wsadowego jako ekstraktory funkcji i sędziów.
• Właściciel standardów oceny i walidacji modeli zespołu.
• Rozwijaj modele predykcyjne i rankingowe.
• Buduj modele klasyfikacji, klasteryzacji i uczenia reprezentacji.
• Pracuj bezpośrednio w ClickHouse na danych SERP, backlinków, treści, audytów, GA i GSC.
• Źródłuj hipotezy z całej firmy i rynku, generuj własne z wzorców w danych.
• Mentoruj inżynierów ML, z którymi pracujesz.
• Przekształcaj wyniki w funkcje produktów, publikowane badania, wystąpienia na konferencjach.

Co przyniesiesz:

• 5-6+ lat doświadczenia w Data Science lub Applied Science.
• Głębokie, praktyczne doświadczenie w rankingach i wyszukiwaniu informacji.
• Silna, aktualna wiedza na temat GenAI/LLM.
• Rygorystyczna ocena i walidacja modeli.
• Komfort w kierowaniu codzienną pracą małego zespołu.
• Solidna znajomość języka angielskiego (B2+).

Miłe do posiadania:

• Gradient boosting dla modelowania tabelarycznego.
• Uczenie reprezentacji dla cech semantycznych i klasteryzacji.
• Genuine interest in the broader SEO/search domain.
• Znajomość koncepcji pomiaru wyszukiwania AI.
• Doświadczenie w publikacjach lub wystąpieniach.

Co dajemy, abyś odniósł sukces:

• Bezpośredni dostęp do zestawów danych SE Ranking.
• Dedykowane wsparcie inżynieryjne danych/analiz.
• Budżet na API LLM do systematycznego próbkowania odpowiedzi.
• Możliwość publikacji: wystąpienia na konferencjach, badania.
• Autorytet do uruchamiania eksperymentów bez pytania o pozwolenie.

Jak będziemy wiedzieć, że to działa:

• Czas cyklu od hipotezy do udokumentowanego wniosku.
• Wykonalność wynikających wniosków.
• Samodzielność w zbieraniu i analizowaniu danych.
• Liczba przeprowadzonych eksperymentów/hipotez.