Cint je globální technologická společnost působící v oblasti průzkumu trhu, která provozuje Cint Exchange — programatickou výzkumnou platformu propojující průzkumy s respondenty ve 130 zemích. Platforma podporuje měření médií, monetizaci publik, studie dopadu značky, analýzu účinku reklamy a optimalizaci marketingu v reálném čase. Cint kombinuje technologii průzkumů s nástroji umělé inteligence a strojového učení navrženými k ochraně kvality a integrity dat a poskytuje služby organizacím v oblasti poradenství, marketingu a průzkumu trhu.
Seniorní datový vědec, měření médií (práce na dálku, Spojené království)
Připojte se k Cint jako seniorní datový vědec a vytvářejte statistické modely a modely strojového učení pro globální technologickou platformu pro výzkum. Analyzujte rozsáhlé datové soubory na podporu produktů pro měření médií a tvorbu strategických poznatků.
Popis
- Vést výzkum, objevování a vývoj modelů strojového učení pro měření médií v celém jejich životním cyklu
- Extrahovat, transformovat a analyzovat rozsáhlé datové soubory za účelem získávání poznatků, které ovlivňují plán vývoje produktu
- Samostatně plánovat, realizovat a udržovat projekty datové vědy od zahájení až po dokončení
- Spolupracovat s inženýrskými a produktovými týmy na návrhu, implementaci, nasazení a průběžné validaci modelů
- Vytvářet, validovat a udržovat statistické modely a modely strojového učení
- Průběžně vyhodnocovat a validovat interní i externí produktové metodiky
- Převádět složité statistické výsledky do vizualizací a prezentací pro technické i netechnické zainteresované strany
- Jasně prezentovat zjištění a statistická doporučení různým obchodním a technickým skupinám
Požadavky
- Magisterský titul nebo rovnocenné vzdělání v oboru statistiky, kvantitativních věd, datové vědy, operačního výzkumu nebo jiném kvantitativním oboru
- Nejméně pět let zkušeností s datovou vědou, ideálně v oblasti průzkumu trhu nebo reklamní analytiky
- Schopnost samostatně zpracovávat, analyzovat a interpretovat rozsáhlé datové soubory
- Pokročilá znalost statistických metod včetně rozdělení, testování hypotéz, parametrických a neparametrických testů, návrhu průzkumů, teorie výběru vzorku, návrhu experimentů, regresního nebo prediktivního modelování a stochastického modelování či simulace
- Dobré porozumění metodám strojového učení, jako jsou shlukování, regrese a modely založené na stromech
- Praktické zkušenosti s aplikací statistických metod a technik modelování
- Silné analytické schopnosti a pečlivý přístup k validaci a přesnosti dat
- Schopnost samostatně zkoumat a osvojovat si nové metody, nástroje a techniky
- Samostatný přístup k realizaci projektů od začátku do konce s minimálním dohledem
- Znalost jazyka Python pro statistickou analýzu a implementaci strojového učení
- Zkušenosti s měřením médií a digitální atribucí jsou výhodou
- Zkušenosti s multivariantním testováním jsou výhodou
- Zkušenosti s prediktivním modelováním jsou výhodou
- Zkušenosti s propojováním dat z průzkumů postojů s behaviorálními údaji o nákupech za účelem modelování a kvantifikace výsledků jsou výhodou
- Zkušenosti s metodikami online průzkumů jsou výhodou
- Schopnost psát a optimalizovat dotazy SQL a zkušenosti s technologiemi velkých dat, jako je Spark, jsou výhodou; každá z těchto dovedností je považována za přínos
- Zkušenosti s technologiemi velkých dat, jako je Spark, jsou výhodou
Benefity
- K dispozici jsou možnosti práce na dálku
- Kultura zaměřená na růst zaměstnanců a profesní rozvoj
- Možnosti spolupráce s týmy z různých zemí a regionů
- Závazek k rozmanitosti, rovnosti a inkluzi
- Pro proces pohovorů a náboru je k dispozici průvodce používáním umělé inteligence