Científico/a de Datos Líder, AdTech
Lead Data Scientist, AdTech
- Remoto (EE. UU.)
- $175,000 – $200,000 por año
- Tiempo completo
- Publicado hace 1 día
Se postulará en el sitio web original.
Sobre este empleo
¿QUIÉNES SOMOS?
Launch Potato es una empresa de descubrimiento y conversión. Llegamos a decenas de millones de personas cada mes a través de nuestras marcas, entre ellas FinanceBuzz, All About Cookies y OnlyInYourState. Convertimos esa atención en resultados reales para nuestros socios, algunas de las empresas líderes del mundo.
Nuestra misión: generar adquisición de clientes predecible y de alto valor a gran escala, conectando descubrimiento, intención y rendimiento a través de marcas de consumo líderes en sus categorías de finanzas, viajes y entretenimiento.
Operamos de manera rentable y sin financiamiento externo, con sede en el sur de Florida y un equipo remoto que trabaja desde 18 países.
¿POR QUÉ UNIRSE A NOSOTROS?
Aquí, eres responsable de los resultados, no solo de las tareas. Medimos el trabajo por su impacto, no por la actividad. El ritmo es intenso y el cambio es constante, así que quienes mejor se desempeñan convierten el cambio en una oportunidad, en lugar de esperar a que las cosas se estabilicen. La retroalimentación es directa y se ofrece con respeto. En Launch Potato, personas comunes se convierten en extraordinarias.
SALARIO BASE: $175,000 a $200,000 por año, pagado dos veces al mes
EL PUESTO
Crearás los modelos que deciden qué aseguradora de autos ve cada comprador en nuestra página de opciones. El objetivo es dirigir a cada usuario a la aseguradora con más probabilidades de convertirlo, para que las aseguradoras vean que nuestro tráfico convierte y aumenten sus ofertas. También serás responsable de los modelos de compra que sustentan nuestro gasto en medios, los cuales se evalúan según el ROAS.
Ahora estamos recibiendo datos de conversión de las aseguradoras (cotizaciones, pólizas y costo de adquisición), y tú serás quien los ponga en uso en producción. La parte difícil son los datos. Los resultados llegan semanas o meses después del clic, muchas sesiones tienen pocos datos, los mismos compradores regresan y el mercado cambia gradualmente. Además, nuestras ofertas determinan qué usuarios conseguimos, por lo que el modelo influye en los datos de los que aprenderá después.
Este es un puesto práctico como colaborador individual. Definirás los problemas directamente con el equipo de negocio, buscarás tus propios datos, crearás y validarás el modelo, y lo acompañarás durante la implementación y el monitoreo. Un ingeniero de aprendizaje automático trabajará contigo en el aspecto de producción. Al principio, dedicarás la mayor parte de tu tiempo al seguro de autos; con el tiempo, el alcance se ampliará a otros sectores.
Somos una empresa que prioriza el trabajo remoto, y la mayoría de la empresa trabaja en el horario de la costa este.
ASÍ SE VE EL ÉXITO
Para el día 60, gestionarás por tu cuenta la compra de medios de nuestro mercado de seguros.
Al finalizar tu primer año:
- Una página de opciones que muestre a cada usuario la aseguradora adecuada
- Datos de conversión de las aseguradoras incorporados en modelos de producción
- Ofertas automatizadas en el mercado, desde la prueba de concepto hasta su implementación a gran escala
- Un enfoque claro para usuarios recurrentes y sesiones con pocos datos
- Modelos de producción que sigan funcionando ante cambios graduales y objetivos cambiantes
- Resultados en los que el equipo de negocio confíe y que use sin necesidad de rehacerlos
REQUISITOS INDISPENSABLES
- Más de 5 años de experiencia práctica en ciencia de datos aplicada con impacto empresarial medible
- Tus modelos impulsaron decisiones sobre medios pagados: gasto, ofertas o publicación de anuncios. La atribución y los informes por sí solos no cumplen este requisito.
- Creaste lo que aparece en tu currículum y puedes explicar cada aspecto, hasta la función de pérdida y la elección de arquitectura, incluidos los fundamentos de las redes neuronales
- Entiendes cómo las ofertas de hoy determinan los datos de entrenamiento de mañana y has trabajado con etiquetas tardías, características escasas o cambios graduales
- Te haces cargo de los modelos de principio a fin: buscas tus propios datos, los desarrollas hasta su implementación y monitoreo, y aportas tu propio criterio
- Dominio experto de Python y SQL
REQUISITOS DESEABLES
- Experiencia con presupuesto publicitario real en subastas activas
- Sistemas de clasificación o recomendación a gran escala
- Capacidad para explicar las ventajas y desventajas a socios no técnicos con términos sencillos
- Diseño para circuitos de retroalimentación de subastas, sesgo de selección y exploración
- Experiencia práctica con redes neuronales, por ejemplo, embeddings de texto, contenido creativo o comportamiento de usuarios
- AWS para ciencia de datos: ECS, S3, Athena, SageMaker
- Implementación de CI/CD
COMPENSACIÓN TOTAL
El salario base se determina según las tarifas del mercado del área metropolitana principal más cercana y varía según el marco de niveles de Launch Potato. Tu paquete de compensación incluye salario base, bono de participación en las ganancias y beneficios competitivos. Launch Potato es una empresa orientada al rendimiento, lo que significa que, una vez que te contraten, los aumentos futuros se basarán en el rendimiento de la empresa y el tuyo, no en ajustes anuales por costo de vida.
¿Quieres impulsar tu carrera? ¡Postúlate ahora!
Desde el primer día, nos hemos comprometido a contar con un equipo y una cultura diversos e inclusivos. Nos enorgullece ser una empresa que ofrece igualdad de oportunidades de empleo. Valoramos la diversidad, la equidad y la inclusión.
No discriminamos por motivos de raza, religión, color, nacionalidad, género (incluidos el embarazo, el parto o afecciones médicas relacionadas), orientación sexual, identidad de género, expresión de género, edad, condición de veterano protegido, condición de persona con discapacidad u otras características protegidas por las leyes aplicables.
Anuncio original en inglés
WHO ARE WE?
Launch Potato is the discovery and conversion company. We reach tens of millions of people every month through our brands, including FinanceBuzz, All About Cookies, and OnlyInYourState. We turn that attention into real outcomes for our partners, some of the world's leading companies.
Our mission: create predictable, high-value customer acquisition at scale by connecting discovery, intent, and performance across category-leading consumer brands in finance, travel, and entertainment.
We run profitable and bootstrapped, with a South Florida HQ and a remote-first team across 18 countries.
WHY JOIN US?
You own outcomes here, not tasks. We measure work by impact, not activity. The pace is real, and change is constant, so the people who do best turn change into opportunity instead of waiting for it to settle. Feedback runs direct and lands with respect. Ordinary people make themselves extraordinary at Launch Potato.
BASE SALARY: $175,000 to $200,000 per year, paid semi-monthly
YOUR ROLE
You'll build the models that decide which carrier each auto insurance shopper sees on our click wall. The goal is to send every user to the carrier most likely to convert them, so carriers see our traffic convert and raise their bids. You'll also own the buying models behind our media spend, which are held to ROAS.
Carrier conversion data (quotes, policies and acquisition cost) is now coming back to us, and you'll be the one who puts it to work in production. The hard part is the data. Outcomes land weeks or months after the click, many sessions are sparse, the same shoppers come back, and the market drifts. Our bids also decide which users we win, so the model shapes the data it learns from next.
This is a hands-on individual contributor role. You frame problems directly with the business, find your own data, build and validate the model, and stay with it through deployment and monitoring. An ML engineer works alongside you on the production side. Auto insurance takes most of your time to start, and scope broadens to other verticals over time.
We're remote first, and most of the company works East Coast hours.
WHAT SUCCESS LOOKS LIKE
By day 60, you run our insurance marketplace media buying on your own.
By the end of your first year:
- Click wall serving that matches each user to the right carrier
- Carrier conversion data running in production models
- Automated marketplace bidding taken from proof of concept to scale
- A clear approach for repeat users and sparse sessions
- Production models that hold up through drift and changing objectives
- Output the business trusts and uses without rework
MUST HAVE
- 5+ years of hands-on applied data science with measurable business impact
- Your models drove paid media decisions: spend, bidding or ad serving. Attribution and reporting alone don't qualify.
- You built what's on your resume and can explain it down to the loss function and architecture choice, neural network fundamentals included
- You see how today's bids shape tomorrow's training data, and you've handled late labels, sparse features or drift
- You own models end to end: you find your own data, build through deployment and monitoring, and bring a point of view
- Expert Python and SQL
NICE TO HAVES
- Real ad budget spent in live auctions
- Large-scale ranking or recommendation systems
- Explaining tradeoffs to non-technical partners in plain terms
- Designing for auction feedback loops, selection bias and exploration
- Hands-on neural network work, such as embeddings of text, creative or user behavior
- AWS for data science: ECS, S3, Athena, SageMaker
- CI/CD deployment
TOTAL COMPENSATION
Base salary is set according to market rates for the nearest major metro and varies based on Launch Potato’s Levels Framework. Your compensation package includes a base salary, profit-sharing bonus, and competitive benefits. Launch Potato is a performance-driven company, which means once you are hired, future increases will be based on company and personal performance, not annual cost of living adjustments.
Want to accelerate your career? Apply now!
Since day one, we've been committed to having a diverse, inclusive team and culture. We are proud to be an Equal Employment Opportunity company. We value diversity, equity, and inclusion.
We do not discriminate based on race, religion, color, national origin, gender (including pregnancy, childbirth, or related medical conditions), sexual orientation, gender identity, gender expression, age, status as a protected veteran, status as an individual with a disability, or other applicable legally protected characteristics.
🛡️ Los empleadores en JOBUS nunca le pedirán pagar, comprar equipo ni compartir datos bancarios o de Seguro Social antes de una oferta formal. Confianza y seguridad