Titan OS entwickelt ein unabhängiges europäisches Betriebssystem für vernetzte Fernseher und arbeitet dabei mit TV-Herstellern und Inhalteanbietern zusammen, um das Fernsehen persönlicher und leichter navigierbar zu machen. Die inhaltsorientierte Plattform vereint Streamingdienste und lineare Sender und hilft Zuschauerinnen und Zuschauern mit passenden Empfehlungen dabei, Sehenswertes zu entdecken und Inhalte mit nur einer Fernbedienung abzurufen. Außerdem bietet das Unternehmen Geräteherstellern und Rundfunkanbietern Werkzeuge zur Anpassung der Benutzeroberfläche, zur Integration von Apps und Sendern sowie zur Monetarisierung ihrer Zielgruppen durch Möglichkeiten zur Umsatzbeteiligung.
Senior Data Scientist, CTV-Zielgruppenmodellierung – Titan OS (Hybrid in Barcelona)
Entwickle prädiktive Zielgruppenmodelle für die Connected-TV-Werbeplattform von Titan OS. Nutze Stichprobentheorie und maschinelles Lernen, um Kundenpopulationen aus unvollständigen Daten hochzurechnen.
Beschreibung
- Erweitere Ausgangs- und Stichprobenzielgruppen zu wertvollen Kohorten innerhalb der gesamten Connected-TV-Population
- Nutze Gewichtung, Kalibrierung, MRP und hierarchische Verfahren, um aus unvollständigen oder nicht repräsentativen Stichproben zuverlässig hochzurechnen
- Entwickle Propensity-, Klassifikations-, Ähnlichkeits-, Ranking- und Positive-Unlabelled-Modelle, um Nutzer mit hoher Affinität zu Ausgangszielgruppen zu identifizieren
- Entwickle zuverlässige verhaltensbezogene und kontextuelle Merkmale aus groß angelegten Ereignisdaten und begrenze dabei Target Leakage und Modellinstabilität
- Untersuche Auswahlverzerrungen, Abdeckungslücken und Kovariatenverschiebungen und erläutere die Unsicherheit von Zielgruppenschätzungen
- Bewerte Lift, Precision und Recall, Kalibrierung sowie Stabilität anhand von Holdouts, zeitlichen und geografischen Tests sowie beobachteten Kampagnenergebnissen
- Bringe erfolgreiche Modelle über skalierbare Pipelines mit Versionskontrolle, Drift-Erkennung, Monitoring und erneutem Training in den Einsatz
- Arbeite mit den Teams für Produkt, Commercial und Engineering zusammen und etabliere zugleich rigorose Modellierungsstandards im gesamten Data-Team
Anforderungen
- Du verfügst über mindestens 8 Jahre Berufserfahrung in Data Science, angewandter Statistik, quantitativer Forschung, Ökonometrie oder einer eng verwandten Disziplin
- Du verfügst über umfassende statistische Kenntnisse in Stichprobentheorie, Schätzung, Inferenz, Wahrscheinlichkeit, Quantifizierung von Unsicherheit und Versuchsplanung
- Du hast fundierte Erfahrung darin, Stichproben mithilfe von Poststratifizierung, Raking, Kalibrierung oder Propensity-Gewichtung, hierarchischen Modellen oder MRP auf Populationen zu generalisieren
- Du hast praktische Erfahrung in der Entwicklung von ML-Lookalike-Modellen aus Ausgangszielgruppen, CRM- oder Kundenstichproben beziehungsweise bekannten Konvertierern mit Propensity-, Klassifikations-, Ähnlichkeits-, Ranking- oder Positive-Unlabelled-Verfahren
- Du setzt fortgeschrittenes maschinelles Lernen und Feature Engineering mit GLMs, XGBoost oder LightGBM, Ensembles, Embeddings und umfangreichen Verhaltensdatensätzen ein
- Du validierst Modelle anhand von Lift oder Gains, Precision@K oder Recall@K, Wahrscheinlichkeitskalibrierung, A/B-Tests, Stabilitätsanalysen und Drift-Monitoring
- Du arbeitest sicher mit Python und SQL, einschließlich scikit-learn, pandas und NumPy
- Erfahrung mit groß angelegten Cloud-Datenplattformen sowie produktivem ML oder MLOps ist sehr wünschenswert
- Du kommunizierst klar und verfügst über solide quantitative Grundlagen
- Du hast einen BS- oder MS-Abschluss in einem relevanten quantitativen Fach; ein PhD ist von Vorteil, aber nicht erforderlich
Zusatzleistungen
- Wettbewerbsfähige Vergütung
- Private Krankenversicherung
- Ein freundliches, vielfältiges und internationales Arbeitsumfeld
- Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung durch anspruchsvolle Aufgaben in der schnell wachsenden Connected-TV-Branche
- Die Chance, früh zu einem gut finanzierten, wachstumsstarken Unternehmen zu stoßen und ein Produkt sowie ein Geschäft mitzugestalten, von denen voraussichtlich Millionen Menschen betroffen sein werden