НовоеAI-конструктор резюме: правишь прямо на листе A4, а нейросеть подсказывает, что усилитьКонструктор резюме на листе A4Попробовать
JobPath
Начать бесплатно

Instacart

Software Engineer II, Advertiser Optimization

  • Удалённо
  • Canada - Remote (ON, AB, BC, or NS Only)
  • 49 дн. назад

Instacart ищет Software Engineer II в команду Advertiser Optimization для разработки алгоритмических систем рекламного рынка компании. Роль требует сильного количественного бэкграунда и работы с масштабными данными на стыке математики и инженерии.

О позиции

Команда advertiser optimization является «двигателем принятия решений» в рекламном бизнесе Instacart объёмом более $1 млрд. Мы управляем системами торгов, распределения бюджета и рекомендаций для рекламодателей — превращаем заявленные цели рекламодателей в реальные действия на аукционе в реальном времени. Ваша миссия — максимизировать ценность рекламы для рекламодателей, принимая решения о когда участвовать, как делать ставки и как быстро тратить бюджет, балансируя пользовательский опыт и доходность платформы.

Условия

  • Конкурентная рыночная компенсация и льготы в зависимости от локации
  • Гибкий удалённый формат работы (только Канада)
  • Equity grant при найме и ежегодные refresh grants
  • Возможность работать над значимым продуктом, используемым миллионами людей
  • Возможность выбрать место работы: дом, офис или любимое кафе

Навыки

  • Python
  • SQL
  • Machine Learning
  • Statistical Modeling
  • Optimization
  • Auctions Theory
  • Data Pipelines
  • Real-time Systems
  • Econometrics
  • Probability Theory

Сложность отбора

Высокая сложность из-за требований PhD и работы на стыке математики, ML и высоконагруженных продакшн систем

Оценка JobPath

Зарплата по рынку

600 000 – 1 100 000 ₽ в месяц

Оценка основана на конвертации годового диапазона $145K-$153K CAD в месячные рубли по курсу ~68 RUB/CAD; соответствует senior-level роли в России с требованиями PhD и опытом работы с ML/AI системами

Оценка JobPath по рынку, не предложение работодателя

Могут спросить на собеседовании

  1. Как бы вы подошли к проблеме оптимизации ставок в рекламном аукционе с ограниченными бюджетами?
  2. Расскажите о вашем опыте внедрения ML-моделей в продакшн системы с высоким трафиком.
  3. Как вы объясняете сложные количественные выводы нефакническим коллегам?
  4. Какие метрики вы бы использовали для оценки эффективности рекламной системы, и почему?

Прорепетировать это собеседование

Голосовой ИИ-интервьюер задаст вопросы под эту вакансию и разберёт каждый ответ.

Начать бесплатно

Сохрани похожие вакансии

Новые вакансии с такой должностью будут собираться в кабинете.

Сохранить фильтр

Перед откликом

Попробовать бесплатно

Связаться с поддержкой

Выбери, где удобнее написать