- Страна
- США
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Head of Machine Learning
Высокая оценка обусловлена лидерской позицией в перспективной AI-компании и сложностью решаемых задач. Однако узкое требование по языку (Mandarin) делает вакансию доступной лишь для очень ограниченного круга топ-менеджеров.
Сложность вакансии
Роль требует редкого сочетания глубоких технических знаний в области высоконагруженных ML-систем, управленческого опыта и свободного владения китайским языком. Работа с 5 миллионами запросов в секунду накладывает экстремальные требования к архитектурным навыкам.
Анализ зарплаты
Для позиции Head of ML в Сан-Франциско рыночные зарплаты значительно выше средних по стране. Учитывая масштаб систем и управленческую ответственность, компенсация обычно включает значительный пакет опционов.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the Head of Machine Learning position at RZR Global. With over 7 years of experience in building production-grade ML systems and a proven track record of scaling technical teams, I am excited by the opportunity to lead the development of your next-generation Demand Side Platform. My background in high-latency environments and real-time bidding aligns perfectly with your mission to process 5 million requests per second.
Throughout my career, I have balanced hands-on technical leadership with organizational growth, much like the requirements of this role. I am particularly drawn to RZR Global's focus on privacy-first audience discovery and the challenge of optimizing deep learning models for real-time inference. Furthermore, my fluency in Mandarin and experience with large-scale data pipelines using Spark and ClickHouse will allow me to integrate seamlessly into your global operations and drive immediate impact.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в aarkiinc уже сейчас
Присоединяйтесь к RZR Global, чтобы возглавить разработку ML-платформы мирового масштаба и определять будущее мобильной рекламы!
Описание вакансии
Who are we?RZR Global is an AI-driven company specializing in mobile advertising solutions designed to fuel revenue growth. We leverage AI to discover audiences in a privacy-first environment through trillions of contextual bidding signals and proprietary behavioral models. Our audience engagement platform includes creative strategy and execution. We handle 5 million mobile ad requests per second from over 10 billion devices, driving performance for both publishers and brands. We are headquartered in San Francisco, CA, with a global presence across the United States, EMEA, and APAC.
Role Overview
We are looking for a Head of Machine Learning to lead the development of the next generation of our machine learning platform. This role combines technical leadership, hands-on development, and organizational building. You will be responsible for the infrastructure for training and serving the deep learning models powering our Demand Side Platform.
Our machine learning systems power real-time advertising use cases including bidding, ranking, pacing, and fraud detection. These models operate in extremely latency-sensitive environments, serving millions of predictions per second. You will work closely with engineering and product leadership to translate business challenges into scalable ML solutions.
This role is ideal for someone who enjoys building systems and teams from scratch, moving quickly, and owning outcomes end-to-end.
Key Responsibilities
- Design and build the next generation production ML system, including training pipelines, feature pipelines, and real-time inference services.
- Work directly in the codebase to prototype models, evaluate approaches, and ship production systems.
- Build and lead the machine learning team, including hiring, mentoring, and establishing engineering culture.
- Partner with engineering to design infrastructure capable of serving millions of low-latency predictions.
- Identify high-impact ML opportunities across bidding, ranking, pacing, fraud detection, and optimization.
- Establish best practices around experimentation, model evaluation, monitoring, and continuous improvement.
- Translate business and product goals into measurable machine learning improvements.
Required Skills / Experience
- 7+ years of experience with a focus on building production machine learning systems.
- Experience taking ML models from research or prototype to production at scale.
- Strong programming background in Python and at least one systems language (C++, Java, Rust, or Go).
- Experience working with large-scale data pipelines and training infrastructure.
- Comfortable operating in early-stage environments where you may be both the architect and the implementer.
- Strong product intuition and ability to prioritize ML work based on business impact.
- Experience scaling ML teams.
- Excellent communication skills and ability to work across engineering, product, and leadership.
- Fluent Mandarin required.
Nice-to-Have
- Experience in advertising technology and real-time systems.
- Experience operating ML infrastructure in on-prem environments using open-source tools including Spark, ClickHouse, AeroSpike, and Prefect.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- C++
- Java
- Rust
- Go
- Machine Learning
- Deep Learning
- Apache Spark
- ClickHouse
- Aerospike
- Prefect
- AdTech
- Real-Time Bidding
- Mandarin
Возможные вопросы на собеседовании
Учитывая масштаб в 5 млн запросов в секунду, кандидат должен понимать компромиссы между сложностью модели и скоростью ответа.
Как бы вы спроектировали архитектуру для инференса глубоких нейросетей с задержкой менее 10 мс при таком объеме трафика?
Позиция предполагает создание команды с нуля.
Опишите вашу стратегию найма и формирования инженерной культуры в ML-команде на ранних этапах развития компании.
В описании указано требование свободного владения китайским языком.
Был ли у вас опыт управления распределенными командами в регионе APAC и как знание языка помогало вам в решении технических или бизнес-задач?
Фрод — критическая проблема в AdTech.
Какие подходы к обнаружению аномалий и борьбе с мошенничеством в реальном времени вы считаете наиболее эффективными для мобильной рекламы?
Вакансия упоминает работу с on-prem инфраструктурой и специфическим стеком (ClickHouse, Aerospike).
В чем заключаются основные сложности масштабирования ML-пайплайнов в on-prem среде по сравнению с облачными решениями?
Похожие вакансии
Head of ML
Data Science Manager
Manager Data Scientist | Engagement & Platform
Data Science Manager
Senior Data Scientist
Senior Data Scientist
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!
- Страна
- США