Cint on ülemaailmne turu-uuringute tehnoloogiaettevõte, mis haldab Cint Exchange’i. See on programmilise turu-uuringu turg, mis ühendab küsitlused vastajatega 130 riigis. Platvorm toetab meedia mõõtmist, sihtrühmade monetiseerimist, brändi mõju uuringuid, reklaami mõju analüüsi ja turunduse reaalajas optimeerimist. Cint ühendab küsitlustehnoloogia tehisintellekti ja masinõppe tööriistadega, mille eesmärk on aidata kaitsta andmete kvaliteeti ja terviklikkust. Ettevõte teenindab konsultatsiooni, turunduse ja turu-uuringute valdkonnas tegutsevaid organisatsioone.
Vanem andmeteadlane, meedia mõõtmine (kaugtöö, Ühendkuningriik)
Liitu Cintiga vanem andmeteadlasena, et luua üleilmsele uuringutehnoloogia platvormile statistilisi ja masinõppemudeleid. Analüüsi mahukaid andmekogumeid meedia mõõtmise toodete toetamiseks ja strateegiliste teadmiste loomiseks.
Kirjeldus
- Juhi meedia mõõtmiseks mõeldud masinõppemudelite uurimist, avastamist ja kogu elutsükli arendust
- Ekstraheeri, teisenda ja analüüsi mahukaid andmekogumeid, et luua toote tegevuskava suunavaid teadmisi
- Planeeri, vii ellu ja hoolda andmeteaduse projekte iseseisvalt alates algusest kuni lõpetamiseni
- Tee tehnika- ja tootetiimidega koostööd mudelite kavandamisel, rakendamisel, juurutamisel ja pideval valideerimisel
- Loo, valideeri ja hoolda statistilisi ning masinõppemudeleid
- Hinda ja valideeri pidevalt ettevõttesiseseid ja -väliseid tootemetoodikaid
- Muuda keerukad statistilised tulemused visualiseeringuteks ja esitlusteks tehnilistele ning mittetehnilistele sidusrühmadele
- Esita tulemused ja statistilised soovitused selgelt erinevatele äri- ja tehnilistele sihtrühmadele
Nõuded
- Magistrikraad või samaväärne haridus statistikas, kvantitatiivteadustes, andmeteaduses, operatsioonianalüüsis või muul kvantitatiivsel erialal
- Vähemalt viis aastat andmeteaduse kogemust, eelistatavalt turu-uuringute või reklaamianalüütika valdkonnas
- Võime suuri andmekogumeid iseseisvalt töödelda, analüüsida ja tõlgendada
- Statistiliste meetodite põhjalikud teadmised, sealhulgas jaotused, hüpoteeside testimine, parameetrilised ja mitteparameetrilised testid, uuringudisain, valimiteooria, eksperimentaalne disain, regressioon või ennustav modelleerimine ning stohhastiline modelleerimine või simulatsioon
- Masinõppemeetodite tugev tundmine, näiteks klasterdamine, regressioon ja puupõhised mudelid
- Praktiline kogemus statistiliste ja modelleerimistehnikate rakendamisel
- Tugev analüüsivõime ning hoolikas tähelepanu andmete valideerimisele ja täpsusele
- Võime iseseisvalt uurida ja omandada uusi meetodeid, tööriistu ja tehnikaid
- Iseseisev tööstiil projektide elluviimisel algusest lõpuni minimaalse juhendamisega
- Pythoni oskus statistiliseks analüüsiks ja masinõppe rakendamiseks
- Kogemus meedia mõõtmise ja digitaalse omistamisega tuleb kasuks
- Kogemus mitmemõõtmelise testimisega tuleb kasuks
- Kogemus ennustava modelleerimisega tuleb kasuks
- Kogemus hoiakuküsitluste andmete sidumisel käitumuslike ostuandmetega tulemuste modelleerimiseks ja kvantifitseerimiseks tuleb kasuks
- Kogemus veebiküsitluste metoodikatega tuleb kasuks
- SQL-päringute kirjutamise ja optimeerimise oskus ning kogemus suurandmetehnoloogiatega, näiteks Sparkiga, tuleb kasuks; kumbki oskus on eelis
- Kogemus suurandmetehnoloogiatega, näiteks Sparkiga, tuleb kasuks
Hüved
- Saadaval on kaugtöövõimalused
- Töötajate arengule ja professionaalsele kasvule keskenduv kultuur
- Võimalused teha koostööd eri riikide ja piirkondade tiimidega
- Pühendumus mitmekesisusele, võrdsusele ja kaasamisele
- Intervjuu- ja värbamisprotsessi jaoks on olemas tehisintellekti kasutusjuhend