Staff Forward Deployed Research Engineer – Ranking

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 3 mois

🇺🇸 États-Unis – Télétravail

💵 $300 000 - $350 000 / an

⏰ Temps Plein

🔴 Expert

📚 Ingénieur de Recherche

👻 Score fantôme 53%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Sequen

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11 - 50 employés

☁️ SaaS

🤖 Intelligence artificielle

🤝 B2B

SaaS • Artificial Intelligence • B2B

Sequen est une entreprise de plateforme qui fournit une infrastructure de personnalisation en temps réel, en session, et de re-classement dynamique pour les applications grand public. La plateforme de classement Sequen combine un temps d'exécution à très faible latence (annoncée sous 20ms p99) avec des techniques d'IA de pointe, y compris les Modèles d'Événements Importants (LEM), l'apprentissage continu sur des embeddings utilisateurs dynamiques à l'inférence, et l'optimisation multi-horizon pour alimenter la découverte de produits adaptive, les recommandations, les résultats de recherche et l'optimisation publicitaire. Sequen se positionne comme un fournisseur SaaS B2B pour les entreprises orientées vers les consommateurs qui souhaitent augmenter leur taux de conversion et obtenir de meilleurs résultats en utilisant des signaux et des comportements en session pour personnaliser l'expérience de chaque utilisateur.

Description

• 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.

🎯 Exigences

• 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.

🏖️ Avantages

• 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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