Ingénieur logiciel senior / Ingénieur Machine Learning – Identité et Audience

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Vibe.co

51 - 200 employés

Fondée en 2022

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Marketing • eCommerce • Media

Vibe. co est une plateforme technologique qui simplifie la publicité télévisée pour les entreprises. Elle permet aux marques de créer et de gérer facilement leurs campagnes publicitaires sur les principales applications de streaming et chaînes de télévision en quelques minutes. Avec des fonctionnalités telles que des rapports en temps réel, la mesure de performance et une audience ciblée, Vibe. co vise à rationaliser le processus publicitaire et à améliorer l'efficacité des campagnes pour plus de 1 000 marques.

Description

• Concevoir et exploiter les pipelines qui offrent à Vibe une vision cohérente des utilisateurs à travers toutes les sources de données. • Prendre en charge et améliorer l'algorithme de clustering qui transforme les événements bruts en entités cohérentes telles que les utilisateurs et les ménages. • Anticiper les problèmes d'échelle avant qu'ils ne deviennent des incidents, alors que les volumes de logs et l'utilisation par les annonceurs continuent d'augmenter. • Piloter des projets de bout en bout, depuis les besoins des parties prenantes jusqu'à la conception, l'implémentation et l'itération post-lancement. • Concevoir des outils de résolution d'identité au niveau plateforme afin que chaque équipe puisse résoudre l'identité des événements dont elle est responsable. • Choisir des architectures qui montent en charge de manière économique et quantifier l'impact de ces choix sur les coûts. • Définir et exécuter la feuille de route de la pile d'identité de Vibe. • Mettre en lumière les compromis, les risques et les décisions aux parties prenantes sans les noyer dans les détails d'implémentation. • Traduire les demandes ambiguës de Product, Sales, ML et Finance en livrables concrets.

🎯 Exigences

• Plus de 5 ans d'expérience en tant qu'ingénieur ML, développant et exploitant des services en production. • Expérience pratique d'un orchestrateur moderne (par ex. Dagster), du calcul distribué (par ex. Spark) et du stockage à grande échelle (par ex. Iceberg). • Antécédents probants dans la gestion des performances et des coûts à grande échelle sur des jeux de données véritablement volumineux. • Capacité démontrée à adapter la communication technique à des publics différents et à aligner des parties prenantes aux priorités parfois conflictuelles. • Orientation vers la livraison de valeur, avec du discernement pour savoir quand créer des abstractions et quand garder les choses simples. • Expérience d'exploitation de systèmes en production, pas seulement de prototypage.

🏖️ Avantages

• Rémunération variable — basée sur les objectifs atteints. Pas d'objectifs arbitraires. • Flexibilité hybride — Nous sommes au cœur de Paris et notre équipe est en présentiel 3 jours par semaine ! • Mutuelle santé — couverture complète via Alan. • Titres-restaurant — via Swile. • Séminaire annuel — toute l'équipe, une fois par an, dans un lieu qui vaut le déplacement. • Rencontres techniques — Engineering et Product se réunissent en présentiel au moins une fois par trimestre, au niveau mondial.

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