О SoundCloud
Что дальше в музыке происходит сначала на SoundCloud. Как крупнейшая в мире открытая аудиоплатформа, SoundCloud поддерживается связным сообществом создателей, слушателей и кураторов, которые делятся, открывают и влияют на то, что нового, актуального и будущего в музыке и аудио.
Мы ищем менеджера по инженерии, который возглавит нашу команду Ads ML (машинное обучение) в группе роста, доходов и коммерции, и переведет доставку рекламы SoundCloud в эпоху машинного обучения.
Реклама — один из основных источников дохода SoundCloud. Она приносит деньги напрямую, а также является одним из главных способов, с помощью которых бесплатные слушатели узнают о платной подписке и переходят на неё. Этот доход оплачивает создателей на нашей платформе, покрывает затраты на контент и поддерживает SoundCloud как здоровую, независимую компанию. Правильная доставка рекламы важна для слушателей, артистов и бизнеса.
Наша команда строит системы, которые решают, какие объявления слышат и видят слушатели SoundCloud, сколько и когда. Мы заменяем фиксированные правила машинным обучением: контекстуальными бандитами и предиктивными моделями (риск оттока, склонность к подписке, пожизненная ценность пользователя), которые в реальном времени устанавливают нагрузку рекламы для каждого слушателя. Цель — увеличить доход от рекламы без ущерба для удержания, и вы будете решать, насколько далеко и быстро мы к этому придём.
Это гибридная руководящая роль с сильным практическим компонентом. Вы будете руководить командой из четырёх бэкенд- и ML-инженеров, непосредственно участвовать в кодовой базе и отвечать за техническое направление доставки рекламы на основе машинного обучения. Вы будете тесно сотрудничать с клиентскими инженерами, аналитиками данных и продуктовой командой, а также подчиняться директору по инженерии в плоской структуре.
Основные обязанности
•Отвечать за дорожную карту ML для доставки рекламы. Перевести персонализированное показ объявлений (контекстуальные бандиты, модели риска оттока и склонности к подписке) от эксперимента к продакшену на разных рынках и решать, что команда будет создавать дальше.
•Отвечать за продакшен-стек ML, лежащий в основе рекламных решений: онлайн-сервинг моделей, принятие решений в реальном времени с помощью бандитов, конвейеры признаков, оценка и мониторинг моделей.
•Создавать строгую практику экспериментов для ML: офлайн и онлайн оценка, дизайн A/B тестов, метрики контроля, чёткие решения о запуске или удержании по нагрузке рекламы и пожизненной ценности пользователя.
•Отвечать за бэкенд-сервисы доставки рекламы, которые превращают решения моделей в показываемые объявления на iOS, Android и веб.
•Сотрудничать с клиентскими инженерами, аналитиками данных и продуктовой командой по дорожной карте, балансируя доход, удержание и рекламный инвентарь.
•Развивать ML-компетенции команды через найм, наставничество и карьерное развитие, а также эффективно управлять производительностью.
Опыт и квалификация
•Опыт управления инженерными командами от 2 лет.
•Опыт работы бэкенд-разработчиком не менее 5 лет. Вы уверенно пишете код, обсуждаете компромиссы и участвуете в проектировании систем.
•Практический опыт создания и эксплуатации ML-систем в продакшене: сервинг моделей, принятие решений в реальном времени, конвейеры признаков и мониторинг дрейфа моделей и качества данных.
•Хорошее понимание прикладного машинного обучения для принятия решений (бандиты, ранжирование, рекомендации или модели склонности), достаточно глубокое, чтобы оспаривать выбор моделей и компромиссы с командой.
•Сильные навыки дизайна экспериментов, включая статистическую строгость и баланс между краткосрочным доходом и долгосрочным удержанием.
•Опыт управления инженерами, включая коучинг, обратную связь и развитие производительности.
•Чёткое общение с техническими и нетехническими заинтересованными сторонами, включая объяснение компромиссов ML в бизнес-терминах.
Плюсы
•Опыт в рекламных технологиях, показе рекламы или масштабных экспериментах на крупной потребительской платформе.
•Опыт работы с контекстуальными или многорукими бандитами, обучением с подкреплением или моделированием uplift в продакшене.
•Инструменты ML-платформ: feature stores, реестры моделей и рабочие процессы.
•Моделирование пожизненной ценности пользователя, оттока или склонности к подписке.
•Стандарты и интеграции рекламы: VAST, программируемый спрос (SSP и DSP), ограничение частоты показов.
•Аудио- или видеореклама.
•Scala или другой язык JVM, а также Python для работы с ML.
О нас
•Мы — многонациональная компания с офисами в США (Нью-Йорк и Лос-Анджелес), Германии (Берлин) и Великобритании (Лондон)
•Мы предлагаем гибкую рабочую культуру, которая даёт возможность сотрудничать и общаться лично в офисах, а также работать из дома
•Мы глубоко привержены обеспечению разнообразия, равенства и инклюзивности на всех уровнях нашей организации
•Мы считаем, что сильная команда создаётся через инвестиции в сотрудников посредством наставничества, семинаров и возможностей для развития
Преимущества
•Benefit для творчества и благополучия (абонемент в спортзал, курс фотографии, книги и т.п.)
•План акционерного участия сотрудников
•Щедрый бюджет на профессиональное развитие
•Гибкая политика отпусков и праздничных дней, позволяющая брать до 35 дней оплачиваемого отпуска в год
•Различные закуски, угощения и 2 бесплатных обеда в неделю при работе в офисе
