2015-01-23 sean

2015年urAd(優愛德廣告技術公司)第三季招募職缺

天下布武

本季職缺

  • Desktop Ads網路應用工程師
    • 應徵條件
      1. * 熟悉PHP OOP
      2. * 熟悉MySQL以及Mongodb任一資料庫系統
      3. 有github帳號與活躍專案可供參考(非必要)
    • 工作內容:
      1. 透過Google AdWords API、Facebook Ads API、Facebook Open Graph API、Twitter Ads API以及Instagram API … etc 開發網路廣告系統
      2. 開發urAd DSP(Demand Side Platform)與Offline Store以及Physics Location營運績效數據整合
      3. urAd內部ERP系統開發
      4. urAd RESTful API設計、維護與管理
  • Mobile Ads網路應用工程師
    • 應徵條件
      1. * 熟悉PHP OOP
      2. * 熟悉MySQL以及Mongodb任一資料庫系統
      3. 有github帳號與活躍專案可供參考(非必要)
    • 工作內容
      1. 透過Google AdMob API、Facebook Ads API、inMobi Ads API、Airpush API、Apple iAd API以及Twitter Mopub API … etc 開發網路廣告系統
      2. 開發urAd DSP(Demand Side Platform)與Offline Store以及Physics Location營運績效數據整合
      3. urAd內部ERP系統開發
      4. urAd RESTful API設計、維護與管理
  • Video Ads網路應用工程師
    •  應徵條件
      1. * PHP OOP
      2. * 熟悉MySQL以及Mongodb任一資料庫系統
      3. * 知道什麼是Video Codec與Container
      4. * 熟悉ImageMagickFFMpeg或是AWS Elastic Transcoder
      5. 有github帳號與活躍專案可供參考(非必要)
    •  工作內容
      1. 透過Google AdMob API、Facebook Ads API、inMobi Ads API、Airpush API、Apple iAd API以及Twitter Mopub API … etc 開發網路廣告系統
      2. 開發urAd DSP Engagement Ad System(Video)
  • Python網路應用工程師
    • 應徵條件
      1. * 熟悉Python
      2. 熟悉Machine Learning,知道什麼是kNN、Linear Regression、Decision Tree、k-means與SVM等等名詞的用途與理論基礎(非必要)
      3. 熟悉scikit-learn,有用在畢業專題或是業界實務經驗上(非必要)
      4. 曾經完整上過Andrew NG在Coursera開設的Machine Learning線上課程或是林軒田老師的機器學習基石課程(非必要)
    • 工作內容
      1. 協助公司內資料科學家蒐集數據、清理數據、正規化數據、儲存數據與後續的預測及分類模型建立工作
      2. 協助廣告企劃人員分析廣告與社交數據建立分類與預測模型
      3. 協助前端工程師與設計師將資料進行視覺化
  • iOS App工程師
    • 應徵條件
      1. 會寫iOS SDK( >///< )
      2. 知道如何整合第三方廣告SDK
    • 工作內容
      1. 協助客戶進行第三方行動數據SDK的整合工作
      2. 開發urAd廣告與數據追蹤SDK
  • Android App工程師
    • 應徵條件
      1. 會寫Android SDK( >///< )
      2. 知道如何整合第三方廣告SDK
    • 工作內容
      1. 協助客戶進行第三方行動數據SDK的整合工作
      2. 開發urAd廣告與數據追蹤SDK
  • Data Scientist – 機器學習(Machine Learning)
    • 應徵條件
      1. * 完整上過Andrew NG在Coursera開設的Machine Learning線上課程或是 林軒田老師的機器學習基石課程
      2. * 熟悉Machine Learning,知道什麼是kNN、Naive Bayesian、Bayesian Networks、Linear Regression、Decision Tree、k-means與SVM等等名詞的用途與理論基礎
      3. 曾經使用R或是Python進行過畢業專題或是業界實務
      4. 統計系、應用數學相關畢業(非必要)
    • 工作內容
      1. 協助公司內資料科學家蒐集數據、清理數據、正規化數據、儲存數據與後續的預測及分類模型建立工作
      2. 協助廣告企劃人員分析廣告與社交數據建立分類與預測模型
      3. 協助前端工程師與設計師將資料進行視覺化

欲應徵者請洽sean@urad.com.tw或是直接在Facebook跟我聯繫都可以 :)