
11 - 50 Mitarbeiter
☁️ SaaS
🤖 Künstliche Intelligenz
🤝 B2B
SaaS • Artificial Intelligence • B2B
Sequen ist ein Plattformunternehmen, das Echtzeit-, In-Session-Personalisierung und dynamische Neu-Reihungsinfrastruktur für Verbraucheranwendungen bereitstellt. Die Sequen Ranking Platform kombiniert Ultra-Low-Latency-Laufzeit (beworbene sub-20ms p99) mit modernsten AI-Techniken – einschließlich Large Event Models (LEMs), kontinuierlichem Lernen auf dynamischen Benutzereinbettungen bei Inferenz und Multi-Horizont-Optimierung – um adaptive Produkterkennung, Empfehlungen, Suchergebnisse und Anzeigenoptimierung zu ermöglichen. Sequen positioniert sich als B2B SaaS-Anbieter für verbraucherorientierte Unternehmen, die höhere Konversionen und bessere Ergebnisse erzielen möchten, indem sie In-Session-Signale und -Verhaltensweisen nutzen, um das Erlebnis jedes Nutzers zu personalisieren.
🕒 vor 3 Monaten
🇺🇸 Vereinigte Staaten – Remote
💵 $300.000 - $350.000 / Jahr
⏰ Vollzeit
🔴 Experte
📚 Forschungsingenieur
👻 Geisterscore 53%
🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich
Woher diese Stelle stammt
Veröffentlicht auf der Karriereseite von Sequen, nicht über eine Jobbörse
Von Remote Rocketship zum ersten Mal gesehen vor 3 Monaten
Noch offen auf der Website von Sequen. Geprüft vor 2 Stunden.

11 - 50 Mitarbeiter
☁️ SaaS
🤖 Künstliche Intelligenz
🤝 B2B
SaaS • Artificial Intelligence • B2B
Sequen ist ein Plattformunternehmen, das Echtzeit-, In-Session-Personalisierung und dynamische Neu-Reihungsinfrastruktur für Verbraucheranwendungen bereitstellt. Die Sequen Ranking Platform kombiniert Ultra-Low-Latency-Laufzeit (beworbene sub-20ms p99) mit modernsten AI-Techniken – einschließlich Large Event Models (LEMs), kontinuierlichem Lernen auf dynamischen Benutzereinbettungen bei Inferenz und Multi-Horizont-Optimierung – um adaptive Produkterkennung, Empfehlungen, Suchergebnisse und Anzeigenoptimierung zu ermöglichen. Sequen positioniert sich als B2B SaaS-Anbieter für verbraucherorientierte Unternehmen, die höhere Konversionen und bessere Ergebnisse erzielen möchten, indem sie In-Session-Signale und -Verhaltensweisen nutzen, um das Erlebnis jedes Nutzers zu personalisieren.
• Deploy production models: Work directly within customer environments to design, build, and deploy production ranking and recommendation models that directly optimize for business conversion, engagement, and lifetime value. • Deliver technical artifacts: Engineer end-to-end ranking pipelines, embedding generation schemas, nearest-neighbor retrieval systems, and low-latency model serving infrastructure. • Provide white-glove partnership: Deliver high-touch deployment support inside large consumer enterprise environments, ensuring seamless integration with existing data ecosystems and business logic. • Architect data pipelines: Design and maintain production-grade, highly optimized data pipelines to process massive datasets, ensuring models are continuously fed with fresh, reliable training and inference features. • Codify repeatable patterns: Identify and modularize repeatable deployment patterns across various industry verticals, contributing key insights back to Sequen's core product and engineering teams. • Own production lifecycles: Manage the entire ML lifecycle end-to-end, including model monitoring, A/B testing frameworks, performance regression detection, and continuous retraining strategies. • Drive research frontiers: Maintain deep, active expertise in the latest developments in deep learning, including multi-stage retrieval, learning-to-rank, and large-scale personalization techniques. • Uncover organic expansion: Build strong relationships with client engineering teams and proactively identify new opportunities to deploy ranking solutions that unlock additional customer value. • Champion Sequen's mission: Act as a technical representative of Sequen AI's vision to shape end-user behavior for the world's largest consumer platforms.
• Proven track record: Bring 7+ years of experience as an ML Engineer, Applied Scientist, or Forward Deployed Engineer with a heavy focus on deep learning for search, recommendation, or retrieval systems. • Model building mastery: Possess deep proficiency in PyTorch, deep learning theory, and machine learning algorithms (specifically multi-stage scoring and embedding models). • Data pipeline proficiency: Demonstrate hands-on experience designing and optimizing large-scale, distributed data pipelines using Spark, Airflow, and dbt across GCP and AWS environments. • Cloud & infra maturity: Operate comfortably with Kubernetes, Airflow, Terraform, and cloud platforms like AWS and GCP to manage scalable model deployment and experimentation environments. • Analytical problem solver: Excel at tackling open-ended, highly complex systems challenges that require first-principles thinking. • Extreme ownership mindset: Take absolute accountability for driving customer outcomes from early prototyping and training to live production inference.
• Highly competitive base salary ranging from $300,000 to $350,000 USD • Meaningful early-employee equity • Performance bonuses • Comprehensive premium health benefits • Unlimited paid time off • Flexible hybrid/remote configurations • Highly collaborative, world-class engineering culture
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🕒 vor 3 Monaten
Research Engineer working on AI world modeling and multimodal foundational models at innovative tech company. Collaborating across research efforts and bringing models to production.
🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich
🕒 vor 11 Monaten
Staff Research Engineer developing techniques for improving speed and efficiency of AI models at Cohere. Join a diverse team focused on advanced AI research and model optimization.
🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich