Director/Gerente del equipo de Machine Learning

Descripción

**QUIÉNES SOMOS** Adikteev es una empresa de AdTech que ayuda a los editores de aplicaciones móviles a incrementar sus ingresos mediante publicidad dirigida. Ofrecemos anuncios personalizados que impulsan a los usuarios a instalar una aplicación o a reactivar su uso tras haberla dejado de lado. Nuestros clientes son principalmente líderes del sector de los juegos móviles, pero también abarcan el comercio electrónico, los servicios bajo demanda y las aplicaciones de entretenimiento. Reconocida durante más de 10 años como una de las principales plataformas móviles de retargeting, Adikteev opera actualmente a nivel global desde París, San Francisco, Barcelona y Seúl, y cuenta con más de 120 empleados. Más allá de lo puramente empresarial, Adikteev es constantemente reconocida como un excelente lugar para trabajar. Con un equipo compuesto por personas de 18 nacionalidades distintas, una jornada laboral de 4,5 días a la semana y un firme compromiso con la inclusión, Adikteev es un lugar donde las personas realmente permanecen. **¿EN QUÉ EQUIPO TE INCORPORARÁS?** Te incorporarás como Director de Machine Learning / Gerente del equipo de Machine Learning, liderando nuestro equipo de Machine Learning. Este equipo tiene plena responsabilidad sobre el ecosistema de ML de Adikteev, construyendo y manteniendo los sistemas que sustentan el núcleo de nuestro negocio a gran escala. Trabajan con una mentalidad sólida de propiedad del producto, operando en la intersección entre investigación y producción, donde los modelos que implementan tienen un impacto directo y medible en miles de millones de decisiones en tiempo real cada día. **¿QUÉ HARÁS?** * **Liderazgo del equipo**: Liderar, desarrollar y gestionar el equipo de Machine Learning, definiendo la dirección técnica y las prioridades, mientras gestionas y orientas directamente a ingenieros de ML, incluidos perfiles senior y superiores. * **Desarrollo de modelos**: Diseñar y entrenar modelos predictivos para CTR, CR, VTA, atenuación de pujas (bid shading) y probabilidad de ganar subastas, aplicables tanto al inventario de display como al de vídeo. * **Ingeniería de plataforma**: Escalar nuestra plataforma de ML, almacenes de características (feature stores), pipelines de entrenamiento, control de versiones de modelos, experimentación A/B, para soportar múltiples familias de modelos ejecutándose simultáneamente en producción. * **Sistemas en tiempo real**: Lograr inferencias inferiores a 10 ms con alta tasa de peticiones por segundo (QPS) mediante optimización de modelos (ONNX), servicios eficientes y decisiones arquitectónicas conscientes de la latencia, respaldadas por experiencia práctica en DSP/RTB. * **MLOps y observabilidad**: Asumir la responsabilidad integral de los flujos de trabajo de ML, desde la ingesta de datos hasta la supervisión: detección de desviaciones (drift detection), puntuación en paralelo (shadow scoring), experimentos A/B y activadores automáticos de reentrenamiento; liderar revisiones de diseño, documentos de decisión arquitectónica (ADRs) y la tutoría del equipo. Traducir objetivos empresariales en estrategias técnicas. * **Colaboración interfuncional**: Trabajar estrechamente con los equipos de Tecnología, Informes, Producto y Analítica para definir KPIs de ML, instrumentar experimentos y comunicar el rendimiento de los modelos a los interesados, incluido el Comité Ejecutivo (Comex). * **Investigación aplicada**: Diseñar y configurar desde cero una red neuronal para AdTech, llevándola desde el prototipo hasta la producción dentro de nuestra pila de pujas. * **QUIÉN ERES** Podrías ser una excelente incorporación a nuestro equipo de Ingeniería como Director de Machine Learning si cuentas con: * Al menos 8 años de experiencia profesional en ingeniería de ML, con al menos 3 años en un rol de liderazgo técnico o como responsable de equipo, habiendo gestionado sistemas de ML en producción a gran escala. * Experiencia obligatoria en DSP: experiencia práctica en la construcción y operación de sistemas de ML dentro de un entorno DSP (plataforma de lado de la demanda), incluida una profunda familiaridad con la publicidad programática, RTB, atribución móvil (ecosistema MMP, SKAdNetwork, Privacy Sandbox) e infraestructura de pujas. * Conocimientos avanzados en sistemas de recomendación y/o modelado de LTV/churn en el contexto de AdTech. * Dominio sólido de la pila moderna de ML: Python, PyTorch o TensorFlow, scikit-learn, MLflow o Weights & Biases, Spark o Flink para ingeniería de características. * Fundamentos sólidos de ingeniería de software: escribes código de calidad para producción, revisable, y te preocupas por la fiabilidad del sistema. * Experiencia demostrable liderando o tutorizando un equipo de ingenieros de ML, con capacidad para establecer una visión técnica sin dejar de estar involucrado directamente en el trabajo técnico. * Historial comprobado de entrega incremental de valor, lanzando software funcional en pequeños incrementos frecuentes, en lugar de proyectos extensos que abarcan varios trimestres. * Capacidad de comunicación clara y concisa, capaz de traducir el rendimiento de los modelos en impacto empresarial para audiencias no técnicas y altos directivos. * Deseable: + Experiencia con infraestructuras de servicio en tiempo real: Triton, TorchServe, Ray Serve o servicios gRPC de baja latencia personalizados. + Scikit-learn, MLflow *Ten en cuenta que, para cumplir con la normativa laboral, los candidatos deben residir habitualmente en Francia o en la Unión Europea y contar con autorización legal para trabajar en dichos territorios, a fin de ser considerados para este puesto.* **REMUNERACIÓN** Salario competitivo entre 130.000 € y 150.000 € OTE Nos comprometemos con prácticas salariales transparentes. El rango salarial indicado refleja los ingresos totales esperados (OTE, On-Target Earnings), incluido el salario base y un bono trimestral basado en el rendimiento, con KPIs claramente definidos. La remuneración final se adaptará al perfil, experiencia, competencias y ajuste general del candidato para el puesto. * **VENTAJAS Y BENEFICIOS** * Salario competitivo; * Bono trimestral basado en el rendimiento, con KPIs transparentes; * Bono por antigüedad cada 2 años; * Jornada laboral de 4,5 días (viernes por la tarde libre); * "RTT" (tiempo libre compensatorio); * Apoyo para la salud mental; * Política flexible de teletrabajo; * Eventos y actividades periódicas para el equipo; * Política inclusiva de permisos parentales. * *La mayoría de los beneficios están disponibles para todos los empleados. Para los miembros del equipo remoto que residen fuera de Francia, los beneficios se adaptarán a las leyes y prácticas locales de su país de residencia, garantizando así un apoyo relevante y conforme a la normativa, independientemente de su ubicación.* * **NUESTRO PROCESO** Qué puedes esperar al avanzar en nuestro proceso de selección: * Entrevista inicial con Maxime, Responsable de Adquisición de Talento; * Entrevista técnica con Gwenaelle, Ingeniera Senior de Machine Learning, y Pedro, Ingeniero Senior de Machine Learning; * Entrevista de adecuación al equipo con Cédric, Director Técnico (CTO); * Entrevista final con Aldenis, Vicepresidente de Ingeniería, y Loïc, Director de Producto. *Si necesitas algún tipo de adaptación en cualquier etapa del proceso de solicitud, háznoslo saber. Será gestionado confidencialmente por nuestro equipo de RR.HH. y reclutamiento.* * **NUESTRO COMPROMISO** Estamos orgullosos de que nuestro equipo ya integre a profesionales de más de 22 nacionalidades, con talentos diversos y orígenes únicos, y queremos seguir ampliando esta diversidad. Si este puesto te resulta atractivo, te animamos a presentar tu candidatura, incluso si no cumples todos y cada uno de los requisitos. No todas las personas superan nuestro proceso de selección, pero tus habilidades podrían encajar perfectamente en otra oportunidad, ahora o en el futuro. *Adikteev es una empresa que promueve la igualdad de oportunidades. Nos comprometemos a construir un entorno inclusivo para todos los empleados, candidatos, proveedores y clientes, independientemente de su raza, color, religión, género, identidad o expresión de género, orientación sexual, edad, origen nacional, discapacidad, estado civil o condición militar.*