Інженер машинного навчання

StackAdapt є провідною технологічною компанією, яка дає змогу маркетологам точно охоплювати, залучати та конвертувати аудиторію. Завдяки 465 мільярдам автоматизованих оптимізацій за секунду маркетингова платформа StackAdapt на базі штучного інтелекту бездоганно поєднує маркетинг бренду та ефективності, щоб досягти вимірних результатів на всьому шляху клієнта. Найпрогресивніші маркетологи обирають StackAdapt для організації ефективних кампаній у програмній рекламі та маркетингових каналах.

Ми хочемо додати інженера з машинного навчання до нашої команди Data Science! Ця команда працює над вирішенням складних проблем цифрової рекламної платформи StackAdapt. Ви працюватимете безпосередньо з нашими спеціалістами з обробки даних, інженерами з машинного навчання, командами інженерів і нашим технічним директором/співзасновником над створенням конвеєрів і моделей оптимізації реклами. Завдяки базам даних, які обробляють мільйони запитів за секунду, немає браку даних і проблем, які потрібно вирішити.

StackAdapt — це дистанційна компанія з командами по всьому світу. Наші команди працюють у повністю розподіленому середовищі, і ми відкриті для кандидатів із Великобританії, Ірландії чи Німеччини.

Ця роль залишатиметься відкритою до 27 лютого 2026 року. Заявки розглядатимуться на постійній основі, і публікація буде закрита, коли закінчиться кінцевий термін.

Хочете дізнатися більше про нашу команду Data Science: https://alldus.com/ie/blog/podcasts/aiinaction-ned-dimitrov-stackadapt/

Дізнайтеся більше про нашу командну культуру тут: https://www.stackadapt.com/careers/data-science

Перегляньте нашу розмову на Amazon Tech Talks: https://www.youtube.com/watch?v=lRqu-a4gPuU

Що ви будете робити:

• Розробляйте модульні та масштабовані конвеєри даних у реальному часі для обробки величезних наборів даних

• Зрозумійте та реалізуйте власні алгоритми ML у середовищі з низькою затримкою

• Працюйте над архітектурами мікросервісів, які одночасно запускають навчання, висновки та моніторинг на тисячах моделей ML

Що ви подасте до столу:

• Майте здатність взяти неоднозначно визначене завдання та розбити його на практичні кроки

• Мати глибоке розуміння алгоритму та дизайну програмного забезпечення, паралелізму та структур даних

• Досвід впровадження імовірнісних алгоритмів або алгоритмів машинного навчання

• Інтерес до проектування масштабованих розподілених систем

• Високий середній бал за авторитетною програмою з інформатики

• Насолоджуйтеся роботою в дружньому середовищі співпраці з іншими

Діапазон компенсацій, указаний для цієї посади, відображає очікувану базову зарплату для кандидатів, які перебувають у країні направлення, на основі загальної ставки. Він базується на ринкових даних і затвердженому бюджеті для цієї посади. StackAdapt підтримує різні діапазони компенсацій для ролей в інших країнах і регіонах, а остаточні пропозиції будуть узгоджені з поточним місцезнаходженням кандидата. Ми не запитуємо клієнтів про поточну або попередню історію зарплат і не будемо використовувати таку інформацію, якщо вона буде надана добровільно, для створення пропозиції.

Цей діапазон відповідає лише базовій зарплаті. Залежно від посади кандидати також можуть мати право на додаткову винагороду, таку як річні премії, комісійні, нагороди власного капіталу та комплексний пакет пільг.

Фактори, що впливають на остаточну компенсацію:

• Остаточна пропозиція компенсації буде визначатися низкою факторів, які можуть включати, але не обмежуватися цим: конкретний досвід кандидата, технічні навички, знання, здібності та відповідну освіту, ліцензії та сертифікати.

• Інші бізнес-фактори, такі як організаційні потреби та узгодження бюджету, також можуть бути розглянуті в остаточній пропозиції.

Діапазон базового окладу

£82 125—£112 922 фунтів стерлінгів

Насолоджуйтеся StackAdapter:

• Висока конкурентна заробітна плата

• Вихід на пенсію/ 401 тис./ Пенсійні заощадження по всьому світу

• Конкурентоспроможні пакети оплачуваних відпусток, включаючи вихідні на день народження!

• Доступ до комплексної програми охорони психічного здоров'я

• Вигоди для здоров'я з першого дня роботи

• Компенсація за роботу вдома

• Додаткове глобальне членство WeWork для тих, хто хоче змінити свій домашній офіс і центри в Лондоні та Торонто

• Надійна програма навчання та навчання

• Висвітлення та підтримка ініціатив особистого розвитку (конференції, курси, книги тощо)

• Доступ до програмних курсів і сертифікатів StackAdapt для підтримки безперервного навчання

• Чудова програма відпустки по догляду за дитиною

• Культура доброзичливості, гостинності та підтримки

• Наші соціальні та командні заходи!

Будь ласка, зверніть увагу: пільги та бонуси можуть відрізнятися залежно від країни вашої роботи та характеру вашої роботи. У місцях, де StackAdapt не має юридичної особи, працевлаштування та пільги регулюються відповідно до місцевих норм і політики партнерів.

StackAdapt — це різноманітна та всеохоплююча команда працьовитих людей, які намагаються зробити свій внесок у всесвіт. Незалежно від того, хто ви, звідки ви, кого любите, наслідуєте віру, інвалідність, статус супердержави, етнічну приналежність чи стать, з якою ви ідентифікуєте себе (якщо вам зручно, дайте нам знати свої займенники), ласкаво просимо в StackAdapt.

StackAdapt прагне забезпечити інклюзивний і доступний процес найму. Проживання надається за запитом для кандидатів, які беруть участь у всіх аспектах процесу відбору. Якщо вам потрібне житло, повідомте нам про це.

Ми використовуємо штучний інтелект (AI), щоб спрощувати перегляд резюме кандидатів і оцінювати їх відповідність на основі критеріїв, викладених у оголошеннях про роботу. Ми не використовуємо штучний інтелект для прийняття остаточних рішень про прийом на роботу чи співбесіди.

Про StackAdapt

Ми отримали визнання за різноманітне робоче місце, яке підтримує нас, високоефективні кампанії, відзначене нагородами обслуговування клієнтів та інновації. Ми були нагороджені:

Найкраще програмне забезпечення G2 на 2026 рік
2026 Best Workplaces™ for Young Talent і в Канаді за версією Great Place to Work®
Номер 1 DSP на G2 і лідер у ряді категорій, включаючи міжканальне рекламування

Переможець 2026 року в категорії (CTV/OTT) продукт/платформа для 2026 ADWEEK Tech Stack Awards…

Джерело: Jobicy (https://jobicy.com/jobs/155653-machine-learning-engineer-4)