Cint е глобална технологична компания за пазарни проучвания, която управлява Cint Exchange – програматичен пазар за проучвания, свързващ анкети с респонденти в 130 държави. Платформата ѝ поддържа измерване на медии, монетизиране на аудитории, проучвания на въздействието върху марката, анализ на ефекта от рекламата и оптимизация на маркетинга в реално време. Cint съчетава технологии за провеждане на анкети с инструменти за изкуствен интелект и машинно обучение, предназначени да помагат за защитата на качеството и целостта на данните, като обслужва организации в областта на консултирането, маркетинга и пазарните проучвания.
Старши специалист по данни за измерване на медиите (дистанционна работа, Обединеното кралство)
Присъединете се към Cint като старши специалист по данни и създавайте статистически модели и модели за машинно обучение за глобална платформа за изследователски технологии. Анализирайте мащабни набори от данни в подкрепа на продуктите за измерване на медиите и извличайте стратегически прозрения.
Описание
- Ръководене на изследванията, проучването и разработването на модели за машинно обучение за измерване на медиите през целия им жизнен цикъл
- Извличане, трансформиране и анализиране на мащабни набори от данни за генериране на прозрения, които информират продуктовата пътна карта
- Самостоятелно планиране, реализиране и поддържане на проекти в областта на науката за данните от началото до края
- Партньорство с инженерните и продуктовите екипи при проектирането, внедряването, пускането и непрекъснатото валидиране на модели
- Изграждане, валидиране и поддържане на статистически модели и модели за машинно обучение
- Текущо оценяване и валидиране на вътрешни и външни продуктови методологии
- Превръщане на сложни статистически резултати във визуализации и презентации за технически и нетехнически заинтересовани страни
- Ясно представяне на констатации и статистически препоръки пред различни бизнес и технически аудитории
Изисквания
- Магистърска степен или еквивалентна квалификация по статистика, количествени науки, наука за данните, оперативни изследвания или друга количествена дисциплина
- Поне пет години опит в областта на науката за данните, в идеалния случай в пазарни проучвания или рекламна аналитика
- Способност за самостоятелно обработване, анализиране и интерпретиране на мащабни набори от данни
- Задълбочени познания по статистически методи, включително разпределения, проверка на хипотези, параметрични и непараметрични тестове, дизайн на проучвания, теория на извадките, експериментален дизайн, регресионно или предиктивно моделиране и стохастично моделиране или симулация
- Добро разбиране на методи за машинно обучение като клъстеризация, регресия и модели, базирани на дървета
- Практически опит с прилагането на статистически и моделни техники
- Силни аналитични способности и внимателно отношение към валидирането и точността на данните
- Способност за самостоятелно проучване и усвояване на нови методи, инструменти и техники
- Самостоятелен подход към изпълнението на проекти от началото до края с минимален надзор
- Владеене на Python за статистически анализ и внедряване на машинно обучение
- Опитът с измерване на медиите и дигитална атрибуция е предимство
- Опитът с многовариантно тестване е предимство
- Опитът с предиктивно моделиране е предимство
- Опитът със свързване на данни от проучвания на нагласите с поведенчески данни за покупки за моделиране и количествено определяне на резултати е предимство
- Опитът с методологии за онлайн проучвания е предимство
- Способността за писане и оптимизиране на SQL заявки и опитът с технологии за големи данни като Spark са предимство, като всяко умение се счита за допълнително предимство
- Опитът с технологии за големи данни, като Spark, е предимство
Придобивки
- Предлагат се възможности за дистанционна работа
- Култура, насочена към развитието на служителите и професионалното израстване
- Възможности за сътрудничество с екипи от различни държави и региони
- Ангажимент към многообразието, равнопоставеността и приобщаването
- За интервюто и процеса по наемане е предоставено ръководство за използване на изкуствен интелект