Cint ist ein global tätiges Technologieunternehmen für Marktforschung und betreibt die Cint Exchange, einen programmatischen Marktforschungs-Marktplatz, der Umfragen mit Befragten in 130 Ländern verbindet. Die Plattform unterstützt die Medienmessung, die Monetarisierung von Zielgruppen, Brand-Lift-Studien, die Analyse von Werbewirkungen und die Optimierung des Marketings in Echtzeit. Cint kombiniert Umfragetechnologie mit KI- und Machine-Learning-Tools, die zum Schutz von Datenqualität und -integrität beitragen sollen, und bedient Organisationen aus den Bereichen Beratung, Marketing und Marktforschung.
Senior Data Scientist, Medienmessung (Remote, Vereinigtes Königreich)
Werden Sie Senior Data Scientist bei Cint und entwickeln Sie statistische und Machine-Learning-Modelle für eine globale Plattform für Forschungstechnologie. Analysieren Sie umfangreiche Datensätze, um Produkte zur Medienmessung zu unterstützen und strategische Erkenntnisse zu gewinnen.
Beschreibung
- Leiten Sie Forschung, Exploration und die Entwicklung von Machine-Learning-Modellen zur Medienmessung über den gesamten Lebenszyklus
- Extrahieren, transformieren und analysieren Sie umfangreiche Datensätze, um Erkenntnisse für die Produkt-Roadmap zu gewinnen
- Planen, liefern und betreuen Sie Data-Science-Projekte eigenständig von der Initiierung bis zum Abschluss
- Arbeiten Sie mit Engineering- und Produktteams an Modellentwurf, Implementierung, Bereitstellung und kontinuierlicher Validierung zusammen
- Entwickeln, validieren und pflegen Sie statistische und Machine-Learning-Modelle
- Bewerten und validieren Sie fortlaufend interne und externe Produktmethoden
- Übertragen Sie komplexe statistische Ergebnisse in Visualisierungen und Präsentationen für technische und nichttechnische Stakeholder
- Präsentieren Sie Erkenntnisse und statistische Empfehlungen klar vor unterschiedlichen fachlichen und technischen Zielgruppen
Anforderungen
- Masterabschluss oder gleichwertiger Abschluss in Statistik, quantitativen Wissenschaften, Data Science, Operations Research oder einer anderen quantitativen Fachrichtung
- Mindestens fünf Jahre Erfahrung im Bereich Data Science, idealerweise in der Marktforschung oder Werbeanalytik
- Fähigkeit, umfangreiche Datensätze eigenständig zu bearbeiten, zu analysieren und zu interpretieren
- Fortgeschrittene Kenntnisse statistischer Methoden, einschließlich Verteilungen, Hypothesentests, parametrischer und nichtparametrischer Tests, Umfragedesign, Stichprobentheorie, Versuchsplanung, Regressions- oder Prognosemodellen sowie stochastischer Modellierung oder Simulation
- Ausgeprägtes Verständnis von Machine-Learning-Methoden wie Clustering, Regression und baumbasierten Modellen
- Praktische Erfahrung in der Anwendung statistischer und modellbasierter Verfahren
- Ausgeprägte analytische Fähigkeiten sowie sorgfältige Aufmerksamkeit für Datenvalidierung und Genauigkeit
- Fähigkeit, neue Methoden, Tools und Techniken eigenständig zu untersuchen und sich anzueignen
- Selbstständige Arbeitsweise bei der Durchführung von Projekten von Anfang bis Ende mit minimaler Aufsicht
- Sehr gute Kenntnisse in Python für statistische Analysen und die Implementierung von Machine-Learning-Verfahren
- Erfahrung mit Medienmessung und digitaler Attribution ist wünschenswert
- Erfahrung mit multivariaten Tests ist wünschenswert
- Erfahrung mit Prognosemodellen ist wünschenswert
- Erfahrung in der Verknüpfung von Einstellungsdaten aus Umfragen mit Verhaltens- und Kaufdaten zur Modellierung und Quantifizierung von Ergebnissen ist wünschenswert
- Erfahrung mit Online-Umfragemethoden ist wünschenswert
- Kenntnisse im Schreiben und Optimieren von SQL-Abfragen sowie Erfahrung mit Big-Data-Technologien wie Spark sind wünschenswert; jede dieser Fähigkeiten gilt als Vorteil
- Erfahrung mit Big-Data-Technologien wie Spark ist wünschenswert
Zusatzleistungen
- Möglichkeiten für Remote-Arbeit stehen zur Verfügung
- Eine Kultur, die auf Mitarbeiterentwicklung und berufliche Weiterentwicklung ausgerichtet ist
- Möglichkeiten zur Zusammenarbeit mit Teams in verschiedenen Ländern und Regionen
- Engagement für Vielfalt, Chancengleichheit und Inklusion
- Für den Interview- und Einstellungsprozess wird ein Leitfaden zur Nutzung von KI bereitgestellt