Senior Applied Scientist II, Ads Optimization

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Abril 8

🏄 California, Connecticut, +2 estados a mais – Remoto

🏄 California – Remote 🦌 Connecticut – Remote 🏖️ New Jersey – Remote 🗽 New York – Remote

💵 $201.000 - $253.500 / ano

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🧬 Cientista Pesquisador(a)

🦅 Patrocina Visto H1B

Esta empresa já patrocinou vistos H1B no passado.

👻 Score fantasma 35%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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Instacart

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1001 - 5000 funcionários

Fundada em 2012

🍽️ Alimentos e Bebidas

📦 Logística

🛍️ Comércio Eletrônico

💰 $232.000.000 Venture Round em 2021-11

Food & Beverage • Logistics • eCommerce

A Instacart é uma empresa que oferece uma abordagem flexível de trabalho enquanto transforma o setor de supermercados. Ela presta um serviço essencial ao entregar compras de supermercado e itens para a casa na porta dos clientes em até 30 minutos. A Instacart oferece oportunidades de ganho seguras e flexíveis para personal shoppers e enfrenta desafios como redirecionar entregas durante nevascas e conectar clientes a cupons e promoções. Seu objetivo é ser o sistema operacional do setor de supermercados, ajudando os clientes a economizar tempo para outras atividades. A Instacart valoriza diversidade, equidade e pertencimento em sua cultura de trabalho.

Descrição

• Design and evolve real-time bid optimization systems that translate advertiser goals into optimal auction bids. • Build intelligent budget pacing algorithms that distribute spend across time and auction opportunities. • Develop analytical frameworks connecting bidding, pacing, and budgeting into a coherent optimization objective. • Shape auction mechanics including reserve pricing, multi-slot allocation, and bid-to-price mapping. • Own the full research-to-production loop: diagnose system behavior, formulate hypotheses, design experiments, ship code, and measure impact.

🎯 Requisitos

• MS or PhD in operations research, applied mathematics, control systems, computational economics, or a related quantitative field. • 8+ years of experience building and deploying optimization or control systems in production environments. • Strong foundation in feedback control theory, convex and stochastic optimization, auction theory and mechanism design, dynamic programming. • Proficiency in Go, Java, C++, and Python for production systems.

🏖️ Benefícios

• Flexible work arrangements • Health insurance • Retirement plans • Professional development opportunities • Stock options