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Sigma Software Group
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1.001 – 5.000 Mitarbeitende
AutomobilindustrieBeratungGesundheitswesen
Sigma Software Group ist ein multinationales Technologieberatungsunternehmen, das 2002 gegründet wurde. Die Teams bieten Softwareentwicklung, Grafikdesign, Tests und technischen Support für Kunden aus Bereichen wie Automobilindustrie, Gesundheitswesen, Telekommunikation, Luftfahrt, Bankwesen, Gaming, Immobilien und Werbung. Das Unternehmen stellt IT-Fachkräfte für anspruchsvolle Engineering-Projekte ein und unterstützt ihre berufliche Entwicklung durch Mentoring und kontinuierliches Lernen. Remote-Arbeit ist Teil des Arbeitsmodells, wobei die Projekte Organisationen wie AstraZeneca, Scania und SAS betreuen.
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Stellen im Unternehmen

Senior Data Scientist – Programmatische Werbung (Remote, Deutschland/Polen)

Entwickeln Sie Echtzeit-Machine-Learning- und Optimierungssysteme für programmatische Werbung. Entwickeln Sie Prognosemodelle für Gebote, Zielgruppenansprache, Conversions, Kalibrierung und Kampagnenleistung.

DEDeutschlandPLPolenRemoteVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischDatenwissenschaftler
NumpyPandasPySparkPythonScikit-LearnSparkSQL

Beschreibung

  • Entwickeln Sie zensierte Gebotslandschaftsmodelle zur Schätzung von Verteilungen der Clearing-Preise aus teilweise beobachteten Auktionsdaten
  • Erstellen Sie Echtzeitmodelle für die Gewinnwahrscheinlichkeit, die sich an die Dynamik der Gebotspreise anpassen
  • Entwerfen Sie hierarchische Modelle zur Schätzung von Uplifts mit Auswahlstrategien auf Basis von Konfidenzgrenzen
  • Entwickeln Sie Modelle zur Conversion-Wahrscheinlichkeit aus spärlichen, verzögerten und ausschließlich aggregierten Labels
  • Entwickeln Sie Look-alike-Zielgruppenmodelle mithilfe von Positive-Unlabeled-Learning und einbettungsbasierten Verfahren für die Suche nach nächsten Nachbarn
  • Implementieren Sie Kalibrierungsstrategien auf Werbetreibendenebene und bewerten Sie Ranking- und Kalibrierungsqualität unabhängig
  • Entwerfen Sie Frameworks für die Offline-Evaluierung mit Inverse-Propensity-Scoring, doppelt robusten Schätzern und Importance-Reweighting
  • Definieren Sie Explorationsstrategien und Methoden zur Protokollierung von Propensities, um zuverlässige Korrektur und Evaluierung zu ermöglichen
  • Entwickeln Sie Nebenbedingungen berücksichtigende Optimierungsmethoden für Kampagnenziele, Preisgrenzen und Volumensteuerung
  • Unterstützen Sie Datendiagnosen, Fähigkeitsbewertungen und evidenzbasierte Modellempfehlungen
  • Arbeiten Sie mit dem Customer-Team an der Feinabstimmung nach dem Launch und an der Validierung der Leistung
  • Erstellen Sie technische Dokumentationen und Materialien für den Wissenstransfer an das interne Data-Science-Team des Kunden
  • Beteiligen Sie sich an Architekturgesprächen und Entscheidungen zur Entwicklung skalierbarer Machine-Learning-Plattformen

Anforderungen

  • Mindestens fünf Jahre Erfahrung in Machine Learning oder Data Science bei der Entwicklung von Produktionsmodellen, deren Leistung anhand von Geschäfts-KPIs gemessen wird
  • Fortgeschrittene Python-Kenntnisse, einschließlich NumPy, pandas und scikit-learn
  • Sehr gute SQL-Kenntnisse und Erfahrung im Umgang mit großen Datensätzen
  • Praktische Erfahrung mit XGBoost, LightGBM oder CatBoost
  • Fundierte Kenntnisse in Regularisierung, Kalibrierungstechniken und der Verarbeitung kategorialer Merkmale
  • Fundierte Kenntnisse in Wahrscheinlichkeit, Statistik, Konfidenzintervallen und statistischer Power-Analyse
  • Erfahrung in der Entwicklung von Merkmalen aus strukturierten und verhaltensbezogenen Daten
  • Praktische Erfahrung mit Spark oder PySpark
  • Praktisches Verständnis von Experimentier-Frameworks und A/B-Tests
  • Erfahrung mit fortgeschrittenen Validierungsmethoden, einschließlich zeitlicher Splits, Erkennung von Datenlecks, Drift-Analyse und slice-basierten Metriken
  • Verständnis von Methoden zur Erklärbarkeit wie SHAP und Permutationswichtigkeit
  • Englischkenntnisse auf oberem mittlerem Niveau oder höher
  • Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz
  • Souveränität in stark datengetriebenen Arbeitsumgebungen
  • Ausgeprägte Kommunikations- und Stakeholder-Management-Fähigkeiten
  • Fähigkeit, komplexe Modellierungsentscheidungen technischen und nichttechnischen Zielgruppen zu erklären
  • Proaktive Arbeitsweise mit ausgeprägtem Verantwortungsbewusstsein
  • Sehr hohe Aufmerksamkeit für Details und wissenschaftliche Genauigkeit bei Experimenten und Evaluierungen

Zusatzleistungen

  • Remote-Arbeitsmodell
  • Arbeit an technisch anspruchsvollen Produkten
  • Zusammenarbeit mit erfahrenen Softwareentwicklern und Data Scientists
  • Direkter Beitrag zu Produktionssystemen im großen Maßstab

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