In één oogopslag
- Taken: Leid technische projecten en ontwikkel geavanceerde machine learning modellen voor advertenties.
- Bedrijf: Werken bij Reddit, een van de grootste online gemeenschappen ter wereld.
- Voordelen: Flexibele werkopties, competitief salaris en uitgebreide voordelen voor welzijn.
- Overige informatie: Kansen voor professionele groei en samenwerking met diverse teams.
- Waarom deze baan: Maak impact met innovatieve technologieën in een dynamische en inclusieve omgeving.
- Kwalificaties: Minimaal 7 jaar ervaring in machine learning en sterke leiderschapsvaardigheden.
Het verwachte salaris ligt tussen 72000 - 88000 € per jaar.
Reddit is een gemeenschap van gemeenschappen, gebouwd op gedeelde interesses, passie en vertrouwen. Het Ads Foundational Representations (AFR) team ontwikkelt signalen en representaties van Reddit's kernentiteiten (advertenties, berichten, gebruikers, enz.), waarbij de semantische, contextuele en gedragsinformatie wordt vastgelegd die Reddit Ads nodig heeft.
Onze focus ligt op de volgende gebieden:
- Multimodale & Inhoudsembedding: Begrijp organische en gepromote tekst- en mediacontent door deze in een gedeelde ruimte te embedden.
- Contextuele en Gedragsrelevantie: Samenwerken met Product & Data Science om definities vast te stellen van relevante advertenties voor gebruikers.
- Kennisgrafiek Embeddings: Bouw representaties voor kennisgrafiekentiteiten voor gerichte targeting en zakelijke inzichten.
- Gebruikersintentie Modellering: Gebruik verschillende technieken om gebruikersrepresentaties in te voeren op basis van hun interacties.
- LLM-gebaseerde Representaties: Gebruik LLMs, VLMs en fundamentele modellen om complexe representaties van Reddit-entiteiten te bouwen.
Als Staff ML Engineer ben je verantwoordelijk voor het bepalen van de technische richting van meerdere pijlers die het team beheert. Je leidt cross-functionele ML-projecten van begin tot eind.
Verantwoordelijkheden:
- Technisch leiderschap en mentorship bieden aan MLEs in het team.
- Nauw samenwerken met team/org leiderschap om technische strategieën te ontwikkelen.
- Nieuwe of bestaande embeddingmodellen ontwikkelen voor advertentietoepassingen.
- Werken met lokale en externe LLMs/VLMs.
- Bouwen van dataverwerkings- en inferentiepijplijnen voor de modellen die we ontwikkelen.
- Kwalitatieve en kwantitatieve evaluatie van de verschillende functies die we ontwikkelen.
- De betrouwbaarheid, schaalbaarheid en prestaties van de ML-systemen waarborgen.
- Deelnemen aan modellering en codereviews.
- Samenwerken met cross-functionele teams om zakelijke vereisten te begrijpen.
Vereiste Kwalificaties:
- 7+ jaar hands-on ervaring met het volledige levenscyclus van het ontwerpen, trainen, evalueren, testen en implementeren van modellen.
- Aangetoond technisch leiderschap op Staff-niveau.
- Uitstekende communicatieve vaardigheden.
- Sterke staat van dienst in contentrijke NLP/CV-problemen op grote schaal.
- Ervaring met mainstream DL-frameworks: PyTorch of TensorFlow.
Voorkeurskwalificaties:
- Ervaring met onze stack (Python, Pytorch, Airflow, BigQuery, Ray, k8s, kafka, GCP).
- Technisch leiderschapservaring.
- Hands-on ervaring met het gebruik/fijn-tunen/bouwen van LLMs.
Voordelen:
- Globale voordelen die passen bij jouw levensstijl.
- Ondersteuning voor gezinsplanning.
- Gender-bevestigende zorg.
- Geestelijke gezondheids- en coachingvoordelen.
- Privépensioenplan met werkgeversbijdrage.
- 100% door de werkgever gesponsorde groepszorgverzekering.
- Flexibele vakantiedagen en betaalde vrijwilligersdagen.
- Generous betaald ouderschapsverlof.
Reddit is trots op een werkgever die gelijke kansen biedt en zich inzet voor het opbouwen van een personeelsbestand dat representatief is voor de diverse gemeenschappen die we bedienen.
Staff Machine Learning Engineer, Ads Foundational Representations in Amsterdam werkgever: Fdetimes
Fdetimes biedt een stimulerende werkomgeving waar medewerkers de kans krijgen om te werken aan geavanceerde technologieën zoals AI en robotica. Het bedrijf moedigt professionele groei aan door samenwerking met internationale teams en het oplossen van complexe technische uitdagingen. Medewerkers profiteren van flexibele werkopties en een cultuur die innovatie en teamwork waardeert.
Hupjob Expertadvies🤫
Zo denken wij dat je Staff Machine Learning Engineer, Ads Foundational Representations in Amsterdam kunt binnenhalen
✨Duik in de Data Science Communities
Data science draait om kennis delen en leren van elkaar. Sluit je aan bij online communities zoals Kaggle, GitHub en Stack Overflow. Deel je projectwerk en leer van anderen – dit kan leiden tot waardevolle connecties en zelfs een sollicitatie bij Fdetimes!
✨Neem deel aan Hackathons
Hackathons zijn een geweldige manier om je vaardigheden in de praktijk te brengen en jezelf te laten zien. Veel bedrijven, waaronder Fdetimes, zoeken kandidaten die hun creativiteit en probleemoplossend vermogen kunnen demonstreren. Maak gebruik van deze evenementen om je netwerk uit te breiden.
✨Show je Expertise met Projecten
Laat je skills zien met een publiek portfolio! Zorg ervoor dat je een paar interessante projecten hebt die jouw datavisualisatie, statistiek en machine learning vaardigheden tonen. Plaats ze op platforms zoals GitHub of je eigen website – zo laat je zien wat je kan bij Fdetimes.
✨Pas je Sollicitatie aan voor Geschiktheid
Bij fulltime data science functies is het belangrijk om je sollicitatie specifiek te maken voor de rol bij Fdetimes. Kijk goed naar de vereisten en match je vaardigheden en ervaring aan wat zij zoeken. Dit maakt het veel waarschijnlijker dat ze jou uitnodigen voor een gesprek!
Wij denken dat je deze vaardigheden nodig hebt om als Staff Machine Learning Engineer, Ads Foundational Representations in Amsterdam te schitteren
Een paar tips voor je sollicitatie 🫡
Laat je technische vaardigheden zien!:In de data-science wereld willen we je technische bekwaamheden echt zien. Zorg ervoor dat je kennis van programmeertalen zoals Python of R, evenals je ervaring met data-analysetools en -technieken, duidelijk naar voren komen in je CV. Dit is een kans om je talenten in statistiek en machine learning te benadrukken, zodat Fdetimes ziet dat jij hun ideale kandidaat bent!
Geef je projecten een spotlight:Vergeet niet om eventuele data-projecten of analyses die je al hebt uitgevoerd op te nemen. Heb je bijvoorbeeld een GitHub-account? Voeg dat toe! Dit is een toffe manier om je praktische ervaring te laten zien, wat de recruiter van Fdetimes echt zal aanspreken. Laat zien hoe je problemen hebt opgelost en dat je in staat bent om inzichten uit data te halen!
Wees duidelijk over je doelen:Aangezien het om een fulltime rol gaat, is het belangrijk dat je in je motivatiebrief je doelen en ambities duidelijk maakt. Wat hoop je te leren en te bereiken in deze functie bij Fdetimes? Laat zien dat je niet alleen geïnteresseerd bent in de functie, maar ook in wat je kunt bijdragen aan het team en het bedrijf.
Ondersteun je ervaring met data:Naast je technische vaardigheden, is het ook cruciaal om je eerdere ervaring te onderbouwen met concrete resultaten. Heb je analyses uitgevoerd die hebben geleid tot verbetering van processen of het nemen van strategische beslissingen? Geef cijfers en voorbeelden in je CV en motivatiebrief, zodat Fdetimes ziet dat je kennis van data echt impact heeft gehad.
Zo bereid je je voor op een sollicitatiegesprek bij Fdetimes
✨Show je dataskills
Zorg ervoor dat je goed voorbereid bent op technische vragen die je dataskills testen. Bereid je voor op vragen over data-analyse, statistiek en machine learning. Wij moeten ook kunnen zien dat je vertrouwd bent met tools zoals Python, R of SQL.
✨Breng je portfolio mee
Als data scientist is je portfolio cruciaal. Zorg ervoor dat je een aantal projecten hebt waar je trots op bent en die je kunt presenteren. Leg de nadruk op wat je hebt geleerd en hoe je de resultaten hebt toegepast. Dit laat zien dat je niet alleen kennis hebt, maar ook de toepassing ervan begrijpt.
✨Ken de data van Fdetimes
Neem de tijd om inzicht te krijgen in de datasets waar Fdetimes mee werkt. Dit kan je helpen om tijdens het gesprek specifieke voorbeelden te geven van hoe jouw vaardigheden en ervaring aansluiten bij hun behoeften. Dit toont niet alleen jouw interesse, maar ook dat je al nadenkt over hoe je een bijdrage kunt leveren.
✨Leef je in in de business case
Tijdens de interviews kunnen ze je vragen om een business case te analyseren of oplossingen voor te stellen op basis van gegevens. Dit is een kans om je analytische vaardigheden te laten zien, dus zorg ervoor dat je niet alleen de technische kanten belicht, maar ook hoe jouw aanpak waarde toevoegt aan het bedrijf.
