Nielsen е глобална компания за измерване на медии и анализ на данни, която помага на бизнеса да разбира аудиториите в телевизията, дигиталните платформи, стрийминга и аудиото. Нейното предложение Nielsen ONE обединява измерването на различни медии, за да предостави по-ясна представа за начина, по който хората потребяват съдържание, и за представянето на медийните кампании. Компанията съчетава мащабна инфраструктура за данни с методологии, базирани на панели, за да генерира информация за потребителското поведение, медийното планиране и ефективността на маркетинга. Nielsen работи в сферите на медиите, анализа на данни и маркетинга, като поставя акцент върху подкрепата на приобщаваща работна среда чрез разнообразни екипи и групи за бизнес ресурси на служителите.
Специалист по данни в Мексико (дистанционна работа)
Разработвайте статистически модели и модели за машинно обучение за бизнеса на Nielsen за измерване на медийната аудитория. Създавайте производствени потоци от данни и предоставяйте анализи, които отговарят на нуждите на клиентите.
Описание
- Проектиране, разработване, внедряване и тестване на иконометрични, статистически, оптимизационни модели и модели за машинно обучение
- Създаване на прогнозни модели и код за производствени процеси за измерване на аудиторията чрез PPM Wearables
- Изграждане на потоци от данни, извършване на анализи и представяне на резултатите
- Партньорство със заинтересованите страни за разработване на ясни препоръки и решения, основани на данни
- Развиване на експертни познания в методологията за извадката PPM, измерването на аудиторията и стратегиите за управление на панела
- Извличане на данни от големи релационни бази данни в подкрепа на анализи и заявки
- Извършване на сложен анализ и визуализация на данни с Python, Tableau, R и сходни инструменти
- Поддържане и подобряване на алгоритми за данни за методологията на извадката PPM в производствена среда с ограничени срокове
- Поддържане и преразглеждане на процедурите, контролните списъци и показателите за изпълнение на отдела
- Участие в междуфункционални екипи и критични проекти, включващи дефиниране на изисквания, разработване на софтуер и тестване
- Отговаряне на заявки от вътрешни и външни клиенти с решения, основани на данни
- Внедряване на проверки на качеството за откриване и коригиране на грешки в производствената обработка и анализа
- Ръководене на прегледи на кода и насърчаване на модулен код, модулно тестване и практики за CI/CD в подкрепа на качеството, стабилността и мащабируемостта на продукта
Изисквания
- Бакалавърска или по-висока степен по математика, статистика, компютърни науки, наука за данните, инженерство на данните или сродна дисциплина
- Най-малко 3 години професионален опит в статистиката, науката за данните или сродна област
- Най-малко 3 години опит в обработката, анализа и интерпретацията на сложни източници на данни
- Най-малко 3 години опит с Python, PySpark и SQL за разработване на потоци от данни
- Най-малко 3 години опит в създаването на визуализации на данни с Tableau или сходни инструменти
- Опит с работа в облачни среди като AWS
- Опит с DevOps инструменти, контрол на версиите и CI/CD работни процеси с GitLab или сходни платформи
- Способност за управление на проекти и приоритизиране на множество задачи
- Ясни комуникационни умения и способност за управление на конкуриращи се приоритети в динамична среда
- Готовност за оценяване на нови решения и бързо итеративно подобряване в отговор на обратната връзка от клиентите
- Стратегическа перспектива и разбиране как прозренията от данните влияят върху продуктовите и бизнес целите
- Изключителни умения за решаване на проблеми
- Способност за самостоятелна работа и решаване на проблеми в междуфункционални екипи
- Предимство: работни познания по ANOVA, хи-квадрат тестове, корелация, регресия и t-тест на Стюдънт
- Предимство: опит със заявки към големи набори от данни чрез SQL и работа със структури на Oracle, Netezza, хранилища за данни и езера от данни
Придобивки
- Възможност за дистанционна работа
- Работодател, предоставящ равни възможности, с разнообразна и приобщаваща работна среда
- Възможност за принос към проекти с голямо въздействие за измерване на медиите с глобални екипи