Canadá
TSMC
impact.com
Científico de Datos Senior, Algoritmos Programáticos
Canadá
Vancouver, British Columbia, Canada · New York, New York, United States · Seattle, Washington, United States
PythonSQLGCPGo
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Acerca de
impact.com: impact.com/
impact.com impact.com/ es la plataforma líder mundial en marketing de asociaciones comerciales, transformando la forma en que las empresas crecen al permitirles descubrir, gestionar y escalar asociaciones a lo largo de todo el viaje del cliente. Desde afiliados e influencers hasta editores de contenido, embajadores de marca y defensores de clientes, impact.com permite a las marcas impulsar un crecimiento confiable y basado en el rendimiento a través de relaciones auténticas. Sus productos galardonados — Performance (afiliados), Creator (influencers) y Advocate (referencias de clientes) — unifican cada tipo de socio en una única plataforma integrada. A medida que los consumidores confían cada vez más en las recomendaciones de personas y comunidades en las que confían, impact.com ayuda a las marcas a aparecer donde más importa. Hoy en día, más de 5,000 marcas globales — incluidas Walmart, Uber, Shopify, Lenovo, L’Oréal y Fanatics — confían en 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 para potenciar más de 350,000 asociaciones que generan resultados comerciales medibles.
Tu Rol en impact.com impact.com
Buscamos un Científico de Datos Senior para que sirva como Científico de Datos integrado dentro de nuestro Grupo de Experiencia Programática. Serás responsable del diseño e implementación de modelos de machine learning que optimizan los ingresos, la fijación de precios y la asignación de inventario a escala, ubicándote en la intersección de la ciencia de datos, la ingeniería de plataformas y la economía del mercado.
Este es un rol de contribuidor individual de alta calidad y alta responsabilidad. Trabajarás de extremo a extremo: diseñando los pipelines de datos que alimentan tus modelos, desarrollando las características que impulsan el rendimiento e implementando sistemas de inferencia en tiempo real que toman decisiones a gran velocidad. Tu trabajo determina directamente la eficacia con la que el mercado programático de Impact equilibra el rendimiento del anunciante con la monetización del editor, lo que lo convierte en uno de los roles técnicos de mayor apalancamiento en el negocio.
Colaborarás estrechamente con Producto, Ciencia de Datos e Ingeniería de Sistemas de Entrega Programática, pero operarás con una autonomía significativa. Se espera que aportes tanto el rigor de modelado de un científico de datos como los instintos de producción de un ingeniero de ML, y que te sientas genuinamente entusiasmado con ambos.
Lo que te distingue
- Intuición de mercado. Comprendes las subastas programáticas no solo como un ingeniero, sino como un economista: piensas en las estructuras de incentivos, la dinámica de equilibrio y cómo las decisiones del modelo repercuten en la pila de oferta y demanda.
- Responsabilidad de ML Full-stack. Te sientes tan cómodo diseñando un esquema de almacén de características como ajustando un modelo de gradient boosting o depurando un pico de latencia en producción. Eres responsable de toda la cadena.
- Pensamiento de bucle de retroalimentación. No solo implementas modelos, sino que diseñas los sistemas que los hacen más inteligentes con el tiempo. Piensas en cómo las decisiones de hoy se convierten en la señal de entrenamiento de mañana.
- Rigor bajo restricciones del mundo real. Sabes cómo ejecutar experimentos limpios en entornos donde la retroalimentación se retrasa, los datos son ruidosos y las presiones comerciales crean compensaciones. No permites que las condiciones imperfectas se conviertan en una excusa para un pensamiento impreciso.
- Entrega pragmática. Entregas. Equilibras lo perfecto con lo listo para producción, iteras rápido y sabes cuándo un MVP supera a un proyecto de investigación de seis meses.
- Profundidad colaborativa. Construyes confianza técnica genuina con compañeros de ingeniería y producto, no solo teniendo buenas ideas, sino cumpliendo, comunicando claramente y facilitando la integración.
¿Qué Harás?
Optimización de Ingresos y Modelos de Precios
- Diseñar e implementar modelos de ML que optimicen los precios de las subastas, el sombreado de pujas, la fijación de precios mínimos y los ingresos a través del inventario programático de Impact.
- Construir y mejorar algoritmos de precios en tiempo real que equilibren los ingresos a corto plazo con la salud a largo plazo de editores y anunciantes.
- Desarrollar y mantener bucles de retroalimentación que permitan a los modelos de precios adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado, la mezcla de inventario y los patrones de demanda.
- Cuantificar el impacto en los ingresos de las mejoras en los modelos de precios; comunicar las compensaciones entre la maximización de ingresos, la tasa de llenado y el ROI del socio a las partes interesadas.
Asignación de Inventario y Optimización de la Oferta
- Ser responsable de la lógica de asignación de inventario impulsada por ML: enrutamiento, control y emparejamiento de oferta y demanda entre segmentos de socios, tipos de acuerdos y objetivos de campaña.
- Construir modelos que pronostiquen la disponibilidad de inventario, las curvas de demanda y los precios de liquidación para respaldar decisiones de asignación proactivas.
- Identificar y abordar ineficiencias en la utilización del inventario, incluido el inventario no vendido, el emparejamiento subóptimo de acuerdos y los desequilibrios de asignación en toda la base de editores.
Arquitectura de Datos e Ingeniería de Características
- Diseñar y ser responsable de la infraestructura de datos que alimenta los modelos programáticos: pipelines de eventos, almacenes de características, conjuntos de datos de entrenamiento y servicio de características en tiempo real.
- Desarrollar características de alta señal a partir de registros de subastas, datos de flujo de pujas, señales de usuario, atributos contextuales y rendimiento histórico, a la escala de los volúmenes de datos programáticos.
- Construir pipelines de datos robustos con estándares de calidad de producción: fiabilidad, observabilidad, control de versiones y reprocesamiento eficiente.
Inferencia en Tiempo Real y ML de Producción
- Implementar modelos en entornos de inferencia en tiempo real de producción; ser responsable de los requisitos de latencia, fiabilidad y rendimiento para la toma de decisiones en el momento de la subasta.
- Construir sistemas de monitorización que rastreen el rendimiento del modelo, la deriva de datos y la salud del sistema en producción; definir umbrales de alerta y desencadenantes de reentrenamiento.
- Colaborar con MLOps e Ingeniería de Plataformas para garantizar que la infraestructura de servicio escalable y de baja latencia cumpla con los SLOs bajo un alto volumen de tráfico de subastas.
- Ser responsable de todo el ciclo de vida del modelo: entrenamiento, evaluación, implementación, pruebas A/B e iteración.
Experimentación y Medición del Rendimiento
- Diseñar y ejecutar rigurosos experimentos A/B y de retención para medir el impacto causal de los cambios en el modelo en los ingresos, la tasa de llenado, el rendimiento del anunciante y los ingresos del editor.
- Construir marcos de evaluación que vayan más allá de las métricas offline, validando el comportamiento del modelo en entornos de subasta en vivo donde las señales de retroalimentación son retrasadas o ruidosas.
- Traducir los resultados experimentales en narrativas de negocio claras; presentar los hallazgos y recomendaciones a las partes interesadas de Producto y de negocio.
Sistemas de Autoaprendizaje y Bucles de Retroalimentación
- Investigar e implementar componentes adaptativos de autoaprendizaje dentro del stack programático, incluidos bandidos contextuales, señales de aprendizaje por refuerzo y enfoques de aprendizaje en línea cuando sea apropiado.
- Diseñar mecanismos de retroalimentación que cierren el bucle entre los resultados de la subasta, las actualizaciones del modelo y el comportamiento del sistema; reducir la dependencia de la sintonización manual y las sobrescrituras basadas en reglas.
- Mantenerse al día con los avances en ML programático, teoría de subastas y optimización en línea; evaluar la aplicabilidad a la dinámica específica del mercado de Impact.
Colaboración Interfuncional
- Servir como el principal socio técnico de ML para los equipos de producto e ingeniería de Rubicon; traducir los requisitos comerciales en enfoques de modelado y comunicar claramente las compensaciones técnicas.
- Colaborar con compañeros de Ciencia de Datos en infraestructura compartida, estándares de modelado y reutilización de características entre dominios.
- Documentar modelos, arquitecturas y hallazgos experimentales a un nivel que permita la revisión, replicación y transferencia de conocimiento entre equipos.
¿Qué Aportas?
Requerido
- Experiencia: 5+ años en ciencia de datos, ingeniería de ML o investigación cuantitativa, con al menos 2+ años construyendo e implementando modelos de ML en publicidad programática, ad tech, optimización de mercados o un dominio estrechamente relacionado (por ejemplo, subastas en tiempo real, fijación de precios dinámica, sistemas de subastas).
- Profundidad programática y de mercado: Comprensión demostrada de la mecánica de las subastas programáticas (RTB, header bidding, precios mínimos, tipos de acuerdos, sombreado de pujas) y cómo se puede aplicar el ML para optimizar los resultados en toda la pila de oferta y demanda.
- Ingeniería de ML de producción: Capacidad probada para llevar modelos desde el prototipo a la producción de forma independiente, incluida la inferencia en tiempo real, la monitorización, los pipelines de reentrenamiento y la responsabilidad de los SLOs.
- Arquitectura de datos: Experiencia en el diseño y la construcción de pipelines de datos, almacenes de características e infraestructura de entrenamiento para sistemas de ML de alto volumen y baja latencia.
- Habilidades técnicas:
- Sólido conocimiento de Python y SQL; competencia con bibliotecas de ML (scikit-learn, XGBoost, LightGBM, PyTorch/TensorFlow) y herramientas de datos a gran escala (Spark, Kafka, o frameworks equivalentes de streaming/batch). *
- Experiencia con servicio de características en tiempo real e implementación de modelos de baja latencia (REST APIs, gRPC, o inferencia en streaming).
- Familiaridad con flujos de trabajo de ML de producción: control de versiones de modelos, monitorización de deriva, pruebas A/B, evaluación y reentrenamiento. *
- Experiencia en el procesamiento y modelado a escala de datos programáticos: registros de subastas de alta cardinalidad, datos de flujo de pujas, eventos de impresiones y clics. *
- Rigor experimental: Sólida comprensión de la inferencia causal y el diseño de experimentos en entornos en línea con retroalimentación retrasada (retenciones de subastas, pruebas de cambio, técnicas de reducción de varianza).
- Comunicación: Capacidad para explicar decisiones y compensaciones de modelado complejas a las partes interesadas de Producto y de negocio; comodidad para presentar en foros interfuncionales.
- Educación: Título de grado en un campo cuantitativo (Informática, Estadística, Matemáticas, Ingeniería, Economía o similar); se prefiere máster/doctorado.
Preferido / Agradable de tener
- Experiencia directa con optimización de ingresos del lado de SSP, DSP o exchange, en particular optimización de precios mínimos, modelado de paisajes de pujas o algoritmos de emparejamiento de acuerdos.
- Familiaridad con la teoría de subastas (dinámicas de primer precio vs. segundo precio, precios de reserva óptimos, equivalencia de ingresos) y sus implicaciones prácticas para el ML programático.
- Experiencia con bandidos contextuales, bandidos multi-brazo o aprendizaje por refuerzo aplicados a problemas de toma de decisiones en tiempo real.
- Conocimiento de aprendizaje en línea y algoritmos adaptativos en entornos de producción con distribuciones de datos no estacionarias.
- Familiaridad con técnicas de ML que preservan la privacidad relevantes para lo programático (privacidad diferencial, aprendizaje federado, modelado de atribución sin cookies).
- Experiencia con herramientas de GCP (BigQuery, Vertex AI, Dataflow, Pub/Sub) y/o Databricks/Spark para el procesamiento de eventos a gran escala y el entrenamiento de modelos.
- Exposición a pronósticos de oferta, gestión de inventario o planificación de capacidad en contextos programáticos o de mercado.
- Familiaridad con el ecosistema de afiliados y asociaciones de Impact, o experiencia previa en la intersección del marketing de rendimiento y la entrega programática.
Rango salarial: $165,000 - $185,000 al año, más un bono anual variable adicional del 5%% sujeto al rendimiento de la Empresa y elegible para recibir una concesión de Unidades de Acciones Restringidas (RSU).
*Este es el rango salarial que la Empresa considera equitativo para este puesto en el momento de esta publicación. De acuerdo con la ley aplicable, la compensación se determinará en función de las habilidades, calificaciones y experiencia del solicitante, junto con los requisitos del puesto, y la Empresa se reserva el derecho de modificar este rango salarial en cualquier momento.
impact.com se enorgullece de ser un lugar de trabajo que promueve la igualdad de oportunidades. Todos los empleados y solicitantes de empleo recibirán un trato justo e igualdad de oportunidades de empleo, independientemente de su raza, etnia o ascendencia, color o casta, religión o creencia, edad, sexo (incluida la identidad de género, cambio de género, orientación sexual, embarazo/maternidad), nacionalidad, peso, neurodivergencia, discapacidad, estado civil y de pareja de hecho, estado de cuidador, condición de veterano, información genética, afiliación política u otros factores no basados en el mérito prohibidos.
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Beneficios y Ventajas
En impact.com, creemos que cuando estás feliz y realizado, haces tu mejor trabajo. Por eso hemos creado un paquete de beneficios que apoya tu bienestar, crecimiento y equilibrio entre la vida laboral y personal.
- Seguro médico, dental y de visión
- Almuerzo servido en la oficina todos los jueves, un bar de snacks saludables y excelente café para mantenerte con energía
- Cuentas de gastos flexibles y plan de jubilación 401(k)
- Trabajo Flexible: Nuestra política de PTO (Permiso Pagado) Responsable significa que puedes tomar el tiempo libre que necesites para descansar y recargar. Estamos comprometidos con un equilibrio positivo entre la vida laboral y personal y proporcionamos un entorno flexible que te permite estar feliz y realizado tanto en tu carrera como en tu vida personal.
- Salud y Bienestar: Tu bienestar es una prioridad. Nuestro beneficio de salud mental y bienestar incluye hasta 12 sesiones de terapia/coaching totalmente cubiertas al año, con cobertura adicional para dependientes. También ofrecemos una póliza mensual de reembolso de gimnasio para apoyar tu salud física.
- Una Participación en Nuestro Crecimiento: Ofrecemos Unidades de Acciones Restringidas (RSUs) como parte de nuestra compensación total, dándote una participación en el crecimiento de la empresa con un calendario de adquisición de 3 años, pendiente de aprobación por la Junta Directiva.
- Invertir en Tu Crecimiento: Estamos comprometidos con tu aprendizaje continuo. Aprovecha nuestra suscripción gratuita a Coursera y nuestros cursos PXA.
- Apoyo Parental: Ofrecemos una generosa política de licencia parental, 26 semanas de licencia totalmente pagada para el cuidador principal y 13 semanas de licencia totalmente pagada para el cuidador secundario.
- Soporte Financiero Tecnológico: Proporcionamos un subsidio tecnológico para ayudarte a configurar tu oficina en casa y una asignación mensual para cubrir tus gastos de internet.
Más oportunidades con un solo perfil
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