impact.com

13 oct. 2026

Data Scientist Senior, Algorithmes Programmatiques

Canada

Vancouver, British Columbia, Canada · New York, New York, United States · Seattle, Washington, United States

PythonSQLGCPGo

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À propos de impact.com : impact.com/

impact.com impact.com/ est la plateforme de marketing de partenariat commercial leader mondial, transformant la manière dont les entreprises se développent en leur permettant de découvrir, gérer et mettre à l'échelle des partenariats tout au long du parcours client. Des affiliés et influenceurs aux éditeurs de contenu, ambassadeurs de marque et défenseurs des clients, impact.com permet aux marques de générer une croissance fiable basée sur la performance grâce à des relations authentiques. Ses produits primés - Performance (affiliation), Creator (influence) et Advocate (recommandation client) - unifient chaque type de partenaire au sein d'une plateforme intégrée. Alors que les consommateurs s'appuient de plus en plus sur les recommandations de personnes et de communautés en qui ils ont confiance, impact.com aide les marques à être présentes là où cela compte le plus. Aujourd'hui, plus de 5,000 marques mondiales - dont Walmart, Uber, Shopify, Lenovo et Fanatics - font confiance à 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 pour alimenter plus de 350,000 partenariats qui génèrent des résultats commerciaux mesurables.

Votre rôle chez impact.com impact.com

Nous recherchons un Data Scientist Senior pour rejoindre notre groupe Programmatic Experience en tant que Data Scientist intégré. Vous serez responsable de la conception et du déploiement de modèles de machine learning qui optimisent le rendement, la tarification et l'allocation des stocks à grande échelle, à l'intersection de la science des données, de l'ingénierie de plateforme et de l'économie de marché.

Il s'agit d'un rôle de contributeur individuel exigeant un haut niveau d'expertise et d'autonomie. Vous travaillerez de bout en bout : en architecturant les pipelines de données qui alimentent vos modèles, en concevant les caractéristiques (features) qui stimulent la performance et en déployant des systèmes d'inférence en temps réel qui prennent des décisions rapides. Votre travail détermine directement l'efficacité avec laquelle la place de marché programmatique d'Impact équilibre la performance des annonceurs et la monétisation des éditeurs, ce qui en fait l'un des rôles techniques à plus fort impact de l'entreprise.

Vous collaborerez étroitement avec les équipes Produit, Data Science et Programmatic Delivery Engine Engineering, tout en opérant avec une autonomie significative. Vous devrez apporter à la fois la rigueur de modélisation d'un data scientist et les instincts de production d'un ingénieur ML, et être réellement enthousiaste à l'idée de combiner ces deux aspects.

Ce qui vous distingue

Intuition de la place de marché. Vous comprenez les enchères programmatiques non seulement en tant qu'ingénieur mais en tant qu'économiste : vous réfléchissez aux structures d'incitation, aux dynamiques d'équilibre et à la manière dont les décisions des modèles se répercutent sur la chaîne offre-demande.

Appropriation Full-stack du ML. Vous êtes aussi à l'aise pour concevoir un schéma de magasin de caractéristiques que pour ajuster un modèle de gradient boosting ou déboguer un pic de latence en production. Vous maîtrisez toute la chaîne.

Pensée en boucle de rétroaction. Vous ne vous contentez pas de déployer des modèles, vous concevez les systèmes qui les rendent plus intelligents au fil du temps. Vous réfléchissez à la manière dont les décisions d'aujourd'hui deviennent le signal d'entraînement de demain.

Rigueur sous contraintes réelles. Vous savez mener des expériences propres dans des environnements où la rétroaction est retardée, les données sont bruitées et les pressions commerciales créent des compromis. Vous ne laissez pas les conditions imparfaites devenir une excuse pour une pensée imprécise.

Livraison pragmatique. Vous livrez. Vous équilibrez le parfait et le prêt pour la production, itérez rapidement et savez quand un MVP surpasse un projet de recherche de six mois.

Profondeur collaborative. Vous construisez une véritable confiance technique avec vos partenaires ingénierie et produit, non seulement en ayant de bonnes idées, mais en assurant le suivi, en communiquant clairement et en facilitant l'intégration.

Vos missions

Modèles d'optimisation du rendement et de tarification

Concevoir et déployer des modèles de ML qui optimisent la tarification des enchères, le bid shading, la définition des prix planchers et le rendement sur l'inventaire programmatique d'Impact.

Construire et itérer sur des algorithmes de tarification en temps réel qui équilibrent l'efficacité des revenus à court terme avec la santé à long terme des éditeurs et des annonceurs.

Développer et maintenir des boucles de rétroaction permettant aux modèles de tarification de s'adapter aux conditions changeantes du marché, au mix d'inventaire et aux modèles de demande.

Quantifier l'impact sur les revenus des améliorations des modèles de tarification ; communiquer les compromis entre la maximisation du rendement, le taux de remplissage et le retour sur investissement des partenaires aux parties prenantes.

Allocation d'inventaire et optimisation de l'offre

Prendre en charge la logique d'allocation d'inventaire pilotée par le ML : routage, cadencement et mise en correspondance de l'offre et de la demande entre les segments de partenaires, les types d'accords et les objectifs de campagne.

Construire des modèles qui prévoient la disponibilité de l'inventaire, les courbes de demande et les prix de compensation pour soutenir les décisions d'allocation proactives.

Identifier et traiter les inefficacités dans l'utilisation de l'inventaire, y compris l'inventaire invendu, la correspondance sous-optimale des accords et les déséquilibres d'allocation au sein de la base d'éditeurs.

Architecture des données et ingénierie des caractéristiques

Concevoir et gérer l'infrastructure de données qui alimente les modèles programmatiques : pipelines d'événements, magasins de caractéristiques (feature stores), jeux de données d'entraînement et service de caractéristiques en temps réel.

Concevoir des caractéristiques à fort signal à partir des journaux d'enchères, des données de flux d'enchères, des signaux utilisateurs, des attributs contextuels et des performances historiques, à l'échelle des volumes de données programmatiques.

Construire des pipelines de données robustes répondant aux normes de production : fiabilité, observabilité, versioning et retraitement efficace.

Inférence en temps réel et ML en production

Déployer des modèles dans des environnements d'inférence en temps réel en production ; gérer les exigences de latence, de fiabilité et de débit pour la prise de décision au moment de l'enchère.

Construire des systèmes de surveillance qui suivent les performances des modèles, la dérive des données et la santé du système en production ; définir des seuils d'alerte et des déclencheurs de réentraînement.

Collaborer avec les équipes MLOps et Platform Engineering pour garantir qu'une infrastructure de service évolutive et à faible latence respecte les SLO sous un trafic d'enchères à haut volume.

Maîtriser l'intégralité du cycle de vie du modèle : entraînement, évaluation, déploiement, tests A/B et itération.

Expérimentation et mesure de la performance

Concevoir et exécuter des tests A/B et des expériences de type holdout rigoureux pour mesurer l'impact causal des changements de modèle sur le rendement, le taux de remplissage, la performance des annonceurs et les revenus des éditeurs.

Construire des cadres d'évaluation qui vont au-delà des métriques hors ligne, en validant le comportement du modèle dans des environnements d'enchères en direct où les signaux de rétroaction sont retardés ou bruités.

Traduire les résultats expérimentaux en récits commerciaux clairs ; présenter les conclusions et recommandations aux parties prenantes Produit et métier.

Systèmes auto-apprenants et boucles de rétroaction

Rechercher et mettre en œuvre des composants adaptatifs et auto-apprenants au sein de la pile programmatique, y compris les bandits contextuels, les signaux d'apprentissage par renforcement et les approches d'apprentissage en ligne lorsque cela est approprié.

Concevoir des mécanismes de rétroaction qui ferment la boucle entre les résultats des enchères, les mises à jour des modèles et le comportement du système ; réduire la dépendance aux ajustements manuels et aux remplacements basés sur des règles.

Se tenir au courant des avancées en ML programmatique, en théorie des enchères et en optimisation en ligne ; évaluer leur applicabilité aux dynamiques spécifiques de la place de marché d'Impact.

Collaboration interfonctionnelle

Agir en tant que partenaire technique ML principal pour les équipes produit et ingénierie Rubicon ; traduire les exigences métier en approches de modélisation et communiquer clairement les compromis techniques.

Collaborer avec les pairs en Data Science sur l'infrastructure partagée, les normes de modélisation et la réutilisation des caractéristiques entre les domaines.

Documenter les modèles, les architectures et les résultats expérimentaux selon une norme permettant la révision, la réplication et le transfert de connaissances entre les équipes.

Ce que vous apportez

Requis

Expérience : 5+ années en science des données, ingénierie ML ou recherche quantitative, avec au moins 2+ années dans la construction et le déploiement de modèles de ML dans la publicité programmatique, la technologie publicitaire, l'optimisation de places de marché ou un domaine étroitement lié (par exemple, enchères en temps réel, tarification dynamique, systèmes d'enchères).

Expertise programmatique et place de marché : Compréhension démontrée des mécanismes d'enchères programmatiques (RTB, header bidding, prix planchers, types d'accords, bid shading) et de la manière dont le ML peut être appliqué pour optimiser les résultats sur l'ensemble de la chaîne offre-demande.

Ingénierie ML en production : Capacité prouvée à faire passer des modèles du prototype à la production de manière indépendante, incluant l'inférence en temps réel, la surveillance, les pipelines de réentraînement et la responsabilité des SLO.

Architecture de données : Expérience dans la conception et la construction de pipelines de données, de magasins de caractéristiques et d'infrastructures d'entraînement pour des systèmes ML à haut volume et faible latence.

Compétences techniques :

Maîtrise de Python et SQL ; maîtrise des bibliothèques ML (scikit-learn, XGBoost, LightGBM, PyTorch/TensorFlow) et des outils de données à grande échelle (Spark, Kafka ou frameworks de streaming/batch équivalents).

Expérience avec le service de caractéristiques en temps réel et le déploiement de modèles à faible latence (REST APIs, gRPC ou inférence en streaming).

Familiarité avec les flux de travail ML en production : versioning de modèles, surveillance de la dérive, tests A/B, évaluation et réentraînement.

Expérience dans le traitement et la modélisation à l'échelle des données programmatiques : journaux d'enchères à haute cardinalité, données de flux d'enchères, événements d'impression et de clic.

Rigueur dans l'expérimentation : Solide compréhension de l'inférence causale et de la conception d'expériences dans des environnements en ligne avec rétroaction retardée (holdouts d'enchères, tests switchback, techniques de réduction de variance).

Communication : Capacité à expliquer des décisions de modélisation complexes et des compromis aux parties prenantes Produit et métier ; à l'aise pour présenter dans des forums interfonctionnels.

Éducation : Licence dans un domaine quantitatif (informatique, statistiques, mathématiques, ingénierie, économie ou similaire) ; Master/Doctorat préféré.

Souhaité / Un plus

Expérience directe avec l'optimisation du rendement côté SSP, DSP ou échange, en particulier l'optimisation des prix planchers, la modélisation du paysage des enchères ou les algorithmes de mise en correspondance d'accords.

Familiarité avec la théorie des enchères (dynamiques de premier prix vs second prix, tarification de réserve optimale, équivalence des revenus) et ses implications pratiques pour le ML programmatique.

Expérience avec les bandits contextuels, les bandits multi-bras ou l'apprentissage par renforcement appliqués aux problèmes de décision en temps réel.

Connaissance de l'apprentissage en ligne et des algorithmes adaptatifs dans des environnements de production avec des distributions de données non stationnaires.

Familiarité avec les techniques de ML préservant la confidentialité pertinentes pour le programmatique (confidentialité différentielle, apprentissage fédéré, modélisation d'attribution sans cookie).

Expérience avec les outils GCP (BigQuery, Vertex AI, Dataflow, Pub/Sub) et/ou Databricks/Spark pour le traitement d'événements à grande échelle et l'entraînement de modèles.

Exposition à la prévision de l'offre, à la gestion des stocks ou à la planification de la capacité dans des contextes programmatiques ou de place de marché.

Familiarité avec l'écosystème d'affiliation et de partenariat d'Impact, ou expérience préalable à l'intersection du marketing à la performance et de la diffusion programmatique.

Fourchette de salaire : $165,000 - $185,000 par an, plus un bonus annuel variable supplémentaire de 5% dépendant de la performance de l'entreprise et éligible à l'attribution d'unités d'actions restreintes (RSU).

*Il s'agit de la fourchette de rémunération que l'entreprise estime équitable pour ce poste au moment de cette publication. Conformément à la loi applicable, la rémunération sera déterminée en fonction des compétences, des qualifications et de l'expérience du candidat ainsi que des exigences du poste, et l'entreprise se réserve le droit de modifier cette fourchette de rémunération à tout moment.

Avantages et avantages sociaux

Chez impact.com, nous pensons que lorsque vous êtes heureux et épanoui, vous faites votre meilleur travail. C'est pourquoi nous avons construit un package d'avantages sociaux qui soutient votre bien-être, votre croissance et votre équilibre vie professionnelle-vie privée.

Assurance médicale, dentaire et vision

Déjeuner offert au bureau tous les jeudis, un bar à collations saines et un excellent café pour vous garder en forme

Comptes de dépenses flexibles et 401(k)

Travail flexible : Notre politique de congés payés responsables signifie que vous pouvez prendre le temps nécessaire pour vous reposer et vous ressourcer. Nous nous engageons à un équilibre positif entre vie professionnelle et vie privée et offrons un environnement flexible qui vous permet d'être heureux et épanoui tant dans votre carrière que dans votre vie personnelle.

Santé et bien-être : Votre bien-être est une priorité. Notre avantage en matière de santé mentale et de bien-être comprend jusqu'à 12 séances de thérapie/coaching entièrement couvertes par an, avec une couverture supplémentaire pour les personnes à charge. Nous proposons également une politique de remboursement mensuel de salle de sport pour soutenir votre santé physique.

Une part dans notre croissance : Nous proposons des unités d'actions restreintes (RSU) dans le cadre de notre rémunération globale, vous donnant une part dans la croissance de l'entreprise avec un calendrier d'acquisition de 3 ans, sous réserve de l'approbation du conseil d'administration.

Investir dans votre croissance : Nous nous engageons à votre apprentissage continu. Profitez de notre abonnement gratuit à Coursera et de nos cours PXA.

Soutien parental : Nous proposons une politique de congé parental généreuse, 26 semaines de congé entièrement payé pour le parent principal et 13 semaines de congé entièrement payé pour le parent secondaire.

Soutien financier technologique : Nous fournissons une allocation technologique pour vous aider à installer votre bureau à domicile et une allocation mensuelle pour couvrir vos frais d'internet.

impact.com est fier d'être un lieu de travail offrant l'égalité des chances. Tous les employés et candidats à l'emploi bénéficieront d'un traitement équitable et d'une égalité des chances en matière d'emploi, indépendamment de leur race, ethnicité ou ascendance, couleur ou caste, religion ou croyance, âge, sexe (y compris l'identité de genre, le changement de genre, l'orientation sexuelle, la grossesse/maternité), origine nationale, poids, neurodivergence, handicap, statut matrimonial et de partenariat civil, statut d'aidant, statut d'ancien combattant, informations génétiques, affiliation politique ou d'autres facteurs non liés au mérite interdits. #LI_NewYork_NewYork

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