Líder de Equipo de Machine Learning

Adikteev es una empresa de AdTech que ayuda a los editores de aplicaciones móviles a aumentar sus ingresos mediante publicidad segmentada. Ofrecemos anuncios personalizados que impulsan a los usuarios a instalar una aplicación o a volver a interactuar con una que han dejado de usar.

Nuestros clientes son principalmente líderes en juegos móviles, pero también abarcan e-commerce, servicios bajo demanda y aplicaciones de entretenimiento. Reconocida durante más de 10 años como una de las mejores plataformas de retargeting móvil, Adikteev opera ahora globalmente desde París, San Francisco, Barcelona y Seúl, y ha crecido hasta contar con más de 120 empleados.

Más allá del negocio, Adikteev es reconocida constantemente como un excelente lugar para trabajar. Con un equipo de 18 nacionalidades, una semana laboral de 4,5 días y un fuerte enfoque en la inclusión, Adikteev es un lugar donde la gente se queda de verdad.

Te unirás como Machine Learning Team Lead, liderando nuestro equipo de Machine Learning. Este equipo tiene la propiedad total del ecosistema de ML de Adikteev, construyendo y manteniendo los sistemas que impulsan el núcleo de nuestro negocio a una escala masiva. Operan con una fuerte mentalidad de propiedad de producto, trabajando en la intersección entre la investigación y la producción, donde los modelos que lanzan tienen un impacto directo y medible en miles de millones de decisiones en tiempo real cada día.

QUÉ HARÁS

• Liderazgo de equipo: Liderar, hacer crecer y gestionar el equipo de Machine Learning, estableciendo la dirección técnica y las prioridades, mientras gestionas y mentorizas directamente a ingenieros de ML, incluyendo perfiles senior+.

• Desarrollo de modelos: Diseñar y entrenar modelos predictivos para CTR, CR, VTA, bid shading y probabilidad de ganar subastas en inventario de display y vídeo.

• Ingeniería de plataformas: Escalar nuestra plataforma de ML, feature stores, pipelines de entrenamiento, versionado de modelos y experimentación A/B, para soportar múltiples familias de modelos ejecutándose simultáneamente en producción.

• Sistemas en tiempo real: Impulsar la inferencia de menos de 10ms con un alto QPS mediante la optimización de modelos (ONNX), un servicio eficiente y decisiones de arquitectura conscientes de la latencia, fundamentadas en experiencia práctica en DSP/RTB.

• MLOps y Observabilidad: Ser responsable de los flujos de trabajo de ML de extremo a extremo, desde la ingesta de datos hasta la monitorización: detección de drift, shadow scoring, tests A/B y disparadores de reentrenamiento automatizados; liderar revisiones de diseño, ADRs y la mentoría del equipo. Traducir los objetivos de negocio en estrategias técnicas.

• Colaboración interfuncional: Trabajar estrechamente con los equipos de Tech, Reporting, Product y Analytics para definir KPIs de ML, instrumentar experimentos y comunicar el rendimiento de los modelos a los stakeholders hasta el nivel de Comex.

• Investigación aplicada: Diseñar y configurar una red neuronal para adtech desde cero, llevándola desde el prototipo a la producción en nuestro stack de pujas.

★ QUIÉN ERES

Podrías ser una gran incorporación a nuestro equipo de Ingeniería como Machine Learning Team Lead si tienes:

• Más de 8 años de experiencia en ingeniería de ML en la industria, con más de 3 años en un rol de liderazgo técnico o de líder de equipo, siendo responsable de sistemas de ML en producción a escala.

• Experiencia requerida en DSP: es obligatorio tener experiencia práctica construyendo y operando sistemas de ML dentro de un entorno DSP (Demand-Side Platform), incluyendo una profunda familiaridad con la publicidad programática, RTB, atribución móvil (ecosistema MMP, SKAdNetwork, Privacy Sandbox) e infraestructura de pujas.

• Experiencia profunda en sistemas de recomendación y/o modelado de LTV/churn en un contexto de adtech.

• Dominio sólido del stack moderno de ML: Python, PyTorch o TensorFlow, scikit-learn, MLflow o Weights & Biases, Spark o Flink para ingeniería de características.

• Fundamentos sólidos de ingeniería de software; escribes código de nivel de producción, revisable, y te preocupas por la fiabilidad del sistema.

• Experiencia demostrada liderando o mentorizando a un equipo de ingenieros de ML, con la capacidad de establecer una visión técnica manteniendo un enfoque práctico.

• Historial de entrega de valor de forma incremental, lanzando software funcional en incrementos pequeños y frecuentes en lugar de grandes proyectos de varios trimestres.

• Comunicador claro y conciso que pueda traducir el rendimiento de los modelos en impacto de negocio para audiencias no técnicas y la alta dirección.

• Deseable:

  • Experiencia con infraestructura de servicio en tiempo real: Triton, TorchServe, Ray Serve o servicios gRPC personalizados de baja latencia.

  • Scikit-learn, MLflow

Ten en cuenta que, para cumplir con la normativa laboral, los candidatos deben mantener su residencia y estar legalmente autorizados para trabajar en Francia o en la Unión Europea para poder ser considerados para este puesto.