Machine Learning Engineer, Revenue+, Level 5

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Фаундинг-инженер машинного обучения в команду Revenue+ для развития ML как ключевой компетенции в росте подписок и монетизации Snapchat+. Работа над персонализированными пейволлами, оффер-десижнингом, удержанием и ценностью подписчика.

Задачи

• Выявлять высокоценные возможности применения ML для роста подписок, монетизации, удержания и ценности подписчика
• Проектировать, строить и внедрять ML-системы для персонализации, ранжирования, propensity-моделирования, оффер-десижнинга и оптимизации жизненного цикла
• Отвечать за полный путь от неоднозначной бизнес-задачи и исследования данных через эксперименты, продакшн-деплой, измерение и итерации
• Формировать техническое направление и лучшие практики для новой ML-компетенции Revenue+
• Тесно взаимодействовать с Product, Data Science, Backend и Mobile Engineering для формирования продуктовой стратегии и приоритизации ML-инвестиций
• Строить надёжные, наблюдаемые и масштабируемые продакшн ML-системы для значительного масштаба пользователей Snapchat
• Использовать AI-инструменты для проектирования и поставки масштабируемых сервисов при строгих стандартах корректности кода, безопасности и продакшна

Требования

• Bachelor's Degree в технической области (computer science или эквивалентный практический опыт)
• 5+ лет опыта в machine learning после бакалавриата; или Master's в технической области + 4+ года; или PhD + 1 год
• Опыт разработки и вывода в продакшн ML-систем для ранжирования, рекомендаций, персонализации, propensity-моделирования, десижнинга, монетизации или удержания
• Опыт проведения ML-систем от неоднозначной постановки задачи через эксперименты в продакшн
• Сильное понимание основ machine learning и software engineering
• Сильное продуктовое и бизнес-чутьё для выявления измеримой ценности ML
• Способность самостоятельно превращать неоднозначные бизнес-задачи в конкретные ML-возможности и технические планы
• Способность работать с существенной автономией и брать end-to-end техническую ответственность
• Сильные навыки коллаборации и менторства
• Владение AI-инструментами для ускорения разработки и критическое суждение для аудита сгенерированного кода

Условия

• Гибридный формат: ожидается работа в офисе 4+ дня в неделю (политика Default Together)
• Базовая зарплата: Zone A (CA, WA, NYC) $209,000–$313,000 в год; Zone B $199,000–$297,000; Zone C $178,000–$266,000
• Право на equity в форме RSU
• Оплачиваемый родительский отпуск, комплексная медицинская страховка, программы поддержки эмоционального и психического здоровья
• Равные возможности трудоустройства (EOE)

Навыки

• Machine Learning
• Ranking
• Recommendation systems
• Personalization
• Propensity modeling
• Decisioning
• Causal inference
• Uplift modeling
• Experimentation
• Customer lifetime value
• AI tools