Data Scientist, Next Gen Recommendation Systems

impact.com impact.com/ ist die weltweit führende Plattform für Commerce-Partnerschaftsmarketing. Wir verändern die Art und Weise, wie Unternehmen wachsen, indem wir es ihnen ermöglichen, Partnerschaften über die gesamte Customer Journey hinweg zu entdecken, zu verwalten und zu skalieren. Von Affiliates und Influencern bis hin zu Content-Publishern, Markenbotschaftern und Kunden-Advocates – impact.com befähigt Marken dazu, vertrauenswürdiges, performancebasiertes Wachstum durch authentische Beziehungen zu erzielen. Die preisgekrönten Produkte – Performance (Affiliate), Creator (Influencer) und Advocate (Kundenempfehlung) – vereinen jede Art von Partner in einer integrierten Plattform. Da sich Verbraucher zunehmend auf Empfehlungen von Personen und Communities verlassen, denen sie vertrauen, hilft impact.com Marken dabei, dort präsent zu sein, wo es am meisten zählt. Heute verlassen sich über 5,000 globale Marken – darunter Walmart, Uber, Shopify, Lenovo und Fanatics – auf impact.com cts.businesswire.com/ct/CT?id=smartlink&url=http%3A%2F%2Fimpact.com&esheet=54399906&newsitemid=20260120914149&lan=en-US&anchor=impact.com&index=38&md5=c467739484a5a8610aff0747572ac8cb, um mehr als 350,000 Partnerschaften zu betreiben, die messbare Geschäftsergebnisse liefern.

Ihre Rolle bei impact.com impact.com

Wir suchen einen Data Scientist, der uns beim Aufbau der nächsten Generation von Empfehlungssystemen unterstützt, die unsere Plattform für Partnerschaftsautomatisierung antreiben. Unser Ökosystem verbindet eine Vielzahl von Entitäten – Werbetreibende, Medien-Publisher, Creator, Produkte und Verbraucher – und die Beziehungen zwischen ihnen bilden den eigentlichen Mehrwert. Ihre Arbeit wird dazu beitragen, die richtigen Partnerschaften, Produkte und Inhalte in diesem Netzwerk in großem Maßstab sichtbar zu machen.

Sie tragen dazu bei, unseren Recommender-Stack in Richtung einer graphbasierten Architektur weiterzuentwickeln, indem Sie semantische Embeddings von Entitäten und deren Beziehungen nutzen und modernste Techniken aus den Bereichen Representation Learning, Graph ML und Retrieval anwenden. Das System muss Empfehlungen sowohl im Batch- als auch im Echtzeitbetrieb bereitstellen, auf dynamische Benutzereingaben reagieren, messbaren Mehrwert für Endbenutzer auf der gesamten Plattform schaffen und auch bei wachsendem Ökosystem zuverlässig bleiben.

Diese Rolle ist praxisorientiert und deckt den gesamten Prozess ab. Sie verantworten die Modellierung und Experimente für einen definierten Bereich des Empfehlungs-Stacks – von der Problemstellung bis zur Produktivsetzung – in enger Zusammenarbeit mit Engineering, Produktmanagement, MLOps und Business Stakeholdern. Es wird erwartet, dass Sie ML-Engineering-Fähigkeiten mitbringen (oder aktiv weiterentwickeln), um Lösungen vom Prototyp bis zur Produktion zu führen, und dass Sie KI-Coding-Agenten konsequent nutzen, um Ihren Output zu vervielfachen und die Iterationszyklen zu beschleunigen.

Kernaufgaben

MULTI-ENTITY-EMPFEHLUNGEN ÜBER DEN PARTNERSCHAFTSGRAPHEN HINWEG

Sie entwerfen, erstellen und evaluieren Empfehlungsmodelle, die über heterogene Entitäten hinweg operieren – Werbetreibende, Publisher, Creator, Produkte und Verbraucher – sowie die Beziehungen zwischen ihnen. Sie formulieren Probleme im Kontext des Partnerschaftsgraphen und wenden geeignete Techniken für jede Oberfläche an, einschließlich Candidate Generation, Ranking, Reranking und Personalisierung.

GRAPH-BASIERTE MODELLIERUNG & SEMANTISCHE EMBEDDINGS

Sie tragen zur Weiterentwicklung unserer Architektur in Richtung graphbasierter Ansätze bei: Sie lernen semantische Embeddings von Entitäten und Beziehungen, wenden Graph Neural Networks oder aufmerksamkeitsbasierte Graph-Transformer-Modelle dort an, wo sie einen Mehrwert bieten, und erstellen Repräsentationen, die über verschiedene Oberflächen und Anwendungsfälle hinweg generalisierbar sind. Sie bleiben auf dem Laufenden über modernste Techniken im Bereich Graph ML, Representation Learning und moderne Recommender-Architekturen und bringen relevante Ideen in die Plattform ein.

BATCH- UND ECHTZEIT-SERVING

Sie erstellen Modelle und Pipelines, die Empfehlungen sowohl im Batch- als auch im Echtzeitkontext bereitstellen. Sie arbeiten eng mit dem Engineering an der Retrieval-Infrastruktur, Vektorsuche, Feature Stores und Low-Latency-Serving-Mustern zusammen. Sie treffen pragmatische Abwägungen zwischen Modellkomplexität, Latenz, Kosten und Aktualität, basierend auf der jeweiligen Oberfläche und dem Anwendungsfall.

END-TO-END ML-DELIVERY & ML-ENGINEERING

Sie verantworten den gesamten Lebenszyklus Ihrer Arbeit: Design von Daten und Features, Modellentwicklung, Evaluierung, Launch, Monitoring und Iteration. Sie bauen produktionsreife Pipelines, schreiben Code, der von anderen Ingenieuren erweitert werden kann, und arbeiten mit MLOps an Reproduzierbarkeit, Observability und Zuverlässigkeit. Sie setzen KI-Coding-Agenten aggressiv ein, um Prototyping, Refactoring, Debugging und Deployment zu beschleunigen – wir erwarten, dass dies ein zentraler Bestandteil Ihrer Arbeitsweise ist und nicht nur eine gelegentliche Unterstützung.

EXPERIMENTIERUNG & MESSUNG

Sie entwerfen Offline-Evaluierungen (Offline-Replay, kontrafaktische Evaluierung, Holdout-Sets) und Online-Experimente (A/B-Tests, Holdouts, Interleaving), um den Einfluss der Modelle zu quantifizieren. Sie wenden geeignete statistische Methoden an, erkennen häufige Fallstricke bei der Evaluierung von Empfehlungssystemen (Positions-Bias, Feedback-Schleifen, Selektionseffekte) und übersetzen die Ergebnisse in klare Empfehlungen für Produkt- und Engineering-Partner.

FUNKTIONSÜBERGREIFENDE ZUSAMMENARBEIT

Sie arbeiten eng mit Produktmanagement, Engineering und Business Stakeholdern zusammen, um Plattformziele in messbare Modellergebnisse zu übersetzen. Sie kommunizieren Erkenntnisse, Kompromisse und Empfehlungen klar an sowohl technische als auch nicht-technische Zielgruppen. Sie dokumentieren Ihre Arbeit so, dass Modelle, Features und Entscheidungen für andere verständlich und reproduzierbar sind.

WAS SIE AUSZEICHNET

Gehaltsspanne: $100,000 - $125,000 pro Jahr, zuzüglich eines variablen Jahresbonus von 5%, abhängig von der Unternehmensleistung, sowie Anspruch auf eine Zuteilung von Restricted Stock Units (RSU).

*Dies ist die Gehaltsspanne, die das Unternehmen zum Zeitpunkt dieser Ausschreibung für diese Position als angemessen erachtet. In Übereinstimmung mit geltendem Recht wird die Vergütung auf der Grundlage der Fähigkeiten, Qualifikationen und Erfahrungen des Bewerbers sowie der Anforderungen der Position festgelegt, und das Unternehmen behält sich das Recht vor, diese Gehaltsspanne jederzeit zu ändern.

impact.com ist stolz darauf, ein Arbeitgeber zu sein, der Chancengleichheit fördert. Alle Mitarbeiter und Bewerber für eine Anstellung werden fair behandelt und erhalten gleiche Beschäftigungschancen, unabhängig von Rasse, ethnischer Herkunft oder Abstammung, Hautfarbe oder Kaste, Religion oder Weltanschauung, Alter, Geschlecht (einschließlich Geschlechtsidentität, Geschlechtsangleichung, sexueller Orientierung, Schwangerschaft/Mutterschaft), nationaler Herkunft, Gewicht, Neurodivergenz, Behinderung, Familienstand und eingetragener Partnerschaft, Betreuungsstatus, Veteranenstatus, genetischen Informationen, politischer Zugehörigkeit oder anderen verbotenen, nicht leistungsbezogenen Faktoren.

#LI_NewYork

Bei impact.com glauben wir, dass Sie Ihre beste Arbeit leisten, wenn Sie glücklich und erfüllt sind. Deshalb haben wir ein Leistungspaket zusammengestellt, das Ihr Wohlbefinden, Ihr Wachstum und Ihre Work-Life-Balance unterstützt.

• Kranken-, Zahn- und Augenversicherung

• Jeden Donnerstag ein im Büro bereitgestelltes Mittagessen, eine gesunde Snack-Bar und großartiger Kaffee, um Sie bei Energie zu halten

• Flexible Ausgabenkonten und 401(k)

• Flexibles Arbeiten: Unsere Richtlinie für verantwortungsbewussten Urlaub (Responsible PTO) bedeutet, dass Sie sich die Zeit nehmen können, die Sie zum Ausruhen und Auftanken benötigen. Wir setzen uns für eine positive Work-Life-Balance ein und bieten ein flexibles Umfeld, das es Ihnen ermöglicht, sowohl in Ihrer Karriere als auch in Ihrem Privatleben glücklich und erfüllt zu sein.

• Gesundheit und Wellness: Ihr Wohlbefinden hat Priorität. Unser Angebot für psychische Gesundheit und Wellness umfasst bis zu 12 vollständig abgedeckte Therapie-/Coaching-Sitzungen pro Jahr, mit zusätzlicher Abdeckung für Angehörige. Wir bieten auch eine monatliche Erstattung für Fitnessstudio-Mitgliedschaften, um Ihre körperliche Gesundheit zu unterstützen.

• Ein Anteil an unserem Wachstum: Wir bieten Restricted Stock Units (RSUs) als Teil unserer Gesamtvergütung an, die Ihnen einen Anteil am Wachstum des Unternehmens mit einem 3-jährigen Vesting-Zeitplan geben, vorbehaltlich der Zustimmung des Vorstands.

• Investition in Ihr Wachstum: Wir engagieren uns für Ihre kontinuierliche Weiterbildung. Nutzen Sie unser kostenloses Coursera-Abonnement und unsere PXA-Kurse.

• Unterstützung für Eltern: Wir bieten eine großzügige Elternzeitregelung, 26 Wochen voll bezahlten Urlaub für die primäre Bezugsperson und 13 Wochen voll bezahlten Urlaub für die sekundäre Bezugsperson.

• Finanzielle Unterstützung für Technologie: Wir bieten einen Technologie-Zuschuss, um Ihnen bei der Einrichtung Ihres Home-Office zu helfen, sowie eine monatliche Pauschale zur Deckung Ihrer Internetkosten.