Używamy techniczne pliki cookie i zanonimizowany dziennik wizyt Zorky. Yandex Metrica (dane są przechowywane na serwerach w Rosji) działa tylko za Twoją zgodą. Nigdy nie sprzedajemy danych. Więcej o cookies i statystykach.
Zorky działa w trybie testowym — wszystko jest bezpłatne. Oferty i strony firm są dostępne dla wszystkich; linki do ogłoszeń i osobiste zestawienie ofert — po rejestracji. Zarejestruj się →
← Wszystkie oferty

Machine Learning Product Manager

SeniorhybridWarszawa, PL →2 tydz. temu
Analityka rynku
📊 Product: wynagrodzenia i popyt na rynku
Stack
5 lat doświadczenia w rozwijaniu produktów MLMachine LearningProduct ManagementP&L ManagementA/B testingData ScienceReal-Time Bidding
Szczegóły
Wymiar pracy
Pełny etat
Doświadczenie
od 5 lat
Angielski
wymagany
Wykształcenie
Doktorat
Pokaż firmę i link
Bezpłatnie, po zalogowaniu.
Aplikuj
Prześlij CV — pracodawcy i rekruterzy z różnych krajów, którzy szukają takiego profilu, będą mogli napisać do Ciebie bezpośrednio.
Wyślij CV →
Opis

O firmie Nasz klient to jedna z największych polskich grup medialno-technologicznych. Dołączysz do niej, aby przejąć produktową odpowiedzialność za oparty na uczeniu maszynowym system real-time bidding. Bidder w ułamku sekundy wycenia każdą odsłonę reklamową dla kampanii efektywnościowych (ROAS, CPO, CPC, CPA), zarówno na własnych serwisach Grupy, jak i na zewnętrznych powierzchniach, obsługując miliony aukcji na minutę.

Rola Jako Machine Learning Product Manager połączysz świat modeli z wynikiem finansowym. Będziesz odpowiadać za P&L i roadmapę produktu, wyznaczać priorytety rozwoju, kierować zespołem data science i współtworzyć raportowanie dla Zarządu. Czym będziesz się zajmować Odpowiedzialność za wyniki: odpowiedzialność za wyniki finansowe produktu (przychód, marża, ROAS klientów) oraz jego roadmapę.

Przekładanie biznesu na modele: zamiana celów biznesowych na mierzalne cele dla modeli i algorytmów bidowania (kalibracja, marża, win rate, CPM). Kierowanie zespołem: zarządzanie zespołem data scientistów: priorytety, rozwój i jakość pracy. Stabilność ML na produkcji: nadzór nad jakością i stabilnością rozwiązań ML na produkcji: monitoring, reagowanie na incydenty i analiza przyczyn spadków skuteczności.

Raportowanie do Zarządu: prezentowanie wyników, ryzyk i rekomendacji Zarządowi oraz kluczowym interesariuszom (sprzedaż, partnerzy SSP, zespoły inżynieryjne). Spójność stacku reklamowego: współpraca z zespołami współtworzącymi stack reklamowy Grupy i uzgadnianie priorytetów

Pełny opis, firma i link do aplikacji — po zalogowaniu. Zaloguj się
Kontakty pracodawcy (e-mail/telefon/Telegram) są ukryte w publicznym podglądzie. Wyślij CV — a pracodawcy będą mogli napisać do Ciebie sami.
Zgłoś tę ofertę
Pilne pytanie? Napisz @termdocs