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Sigma Software Group
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1001 – 5000 Empleados
Atención sanitariaAutomociónConsultoría
Sigma Software Group es una empresa multinacional de consultoría tecnológica fundada en 2002. Sus equipos ofrecen servicios de desarrollo de software, diseño gráfico, pruebas y soporte técnico a clientes de sectores como la automoción, la salud, las telecomunicaciones, la aviación, la banca, los videojuegos, el sector inmobiliario y la publicidad. La empresa contrata especialistas en TI para trabajar en proyectos complejos de ingeniería y apoya el desarrollo profesional mediante mentoría y aprendizaje continuo. El trabajo remoto forma parte de su modelo laboral, con proyectos para organizaciones como AstraZeneca, Scania y SAS.
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Empleos de la empresa

Científico/a de Datos Senior – Publicidad Programática (Remoto, Alemania/Polonia)

Desarrolla sistemas de aprendizaje automático y optimización en tiempo real para la publicidad programática. Crea modelos predictivos para pujas, segmentación de audiencias, conversiones, calibración y rendimiento de campañas.

DEAlemaniaPLPoloniaRemotoTiempo completoSeniorIdioma Obligatorio: inglésCientífico de datos
NumpyPandasPySparkPythonScikit-LearnSparkSQL

Descripción

  • Desarrollar modelos censurados del panorama de pujas para estimar distribuciones de precios de liquidación a partir de datos de subastas observados parcialmente
  • Crear modelos de probabilidad de ganar en tiempo real que se adapten a la dinámica de precios de las pujas
  • Diseñar modelos jerárquicos de estimación del incremento con estrategias de selección basadas en límites de confianza
  • Construir modelos de propensión a la conversión a partir de etiquetas escasas, retrasadas y únicamente agregadas
  • Desarrollar modelos de audiencias similares mediante aprendizaje positivo-no etiquetado y métodos de vecinos más cercanos basados en embeddings
  • Implementar estrategias de calibración a nivel de anunciante y evaluar de forma independiente la calidad del posicionamiento y la calibración
  • Diseñar marcos de evaluación offline mediante puntuación de propensión inversa, estimadores doblemente robustos y reajuste de importancia
  • Definir estrategias de exploración y métodos de registro de propensiones para respaldar una corrección y evaluación fiables
  • Desarrollar métodos de optimización restringida para objetivos de campaña, límites de precios y segmentación por volumen
  • Apoyar el diagnóstico de datos, las evaluaciones de capacidades y las recomendaciones de modelos basadas en evidencias
  • Trabajar con el equipo de Customer en el ajuste posterior al lanzamiento y la validación del rendimiento
  • Preparar documentación técnica y materiales de transferencia de conocimiento para el equipo interno de ciencia de datos de Customer
  • Contribuir a los debates de arquitectura y a las decisiones sobre plataformas escalables de aprendizaje automático

Requisitos

  • Al menos cinco años de experiencia en aprendizaje automático o ciencia de datos desarrollando modelos de producción medidos según indicadores clave de negocio
  • Dominio avanzado de Python, incluidos NumPy, pandas y scikit-learn
  • Sólidos conocimientos de SQL y experiencia trabajando con conjuntos de datos a gran escala
  • Experiencia práctica con XGBoost, LightGBM o CatBoost
  • Sólidos conocimientos de regularización, técnicas de calibración y procesamiento de características categóricas
  • Base sólida en probabilidad, estadística, intervalos de confianza y análisis de potencia estadística
  • Experiencia desarrollando características a partir de datos estructurados y de comportamiento
  • Experiencia práctica con Spark o PySpark
  • Comprensión práctica de marcos de experimentación y pruebas A/B
  • Experiencia con métodos avanzados de validación, incluidos splits temporales, detección de fugas de información, análisis de deriva y métricas por segmentos
  • Conocimiento de métodos de explicabilidad como SHAP e importancia por permutación
  • Nivel de inglés intermedio alto o superior
  • Gran capacidad analítica y de resolución de problemas
  • Eficacia en entornos de trabajo altamente orientados a los datos
  • Sólidas habilidades de comunicación y gestión de partes interesadas
  • Capacidad para explicar decisiones complejas de modelado a audiencias técnicas y no técnicas
  • Enfoque proactivo y alto sentido de la responsabilidad
  • Gran atención al detalle y rigor científico en la experimentación y la evaluación

Beneficios

  • Modalidad de trabajo remoto
  • Trabajar en productos técnicamente desafiantes
  • Colaborar con ingenieros y científicos de datos con experiencia
  • Contribuir directamente a sistemas de producción a gran escala

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