Ang Cint ay isang pandaigdigang kumpanya ng teknolohiya sa pananaliksik sa merkado na nagpapatakbo ng Cint Exchange, isang programmatic na pamilihan ng pananaliksik na nag-uugnay sa mga survey at respondent sa 130 bansa. Sinusuportahan ng platform nito ang pagsukat ng media, monetization ng audience, mga pag-aaral sa brand lift, pagsusuri ng epekto ng advertising, at real-time na pag-optimize ng marketing. Pinagsasama ng Cint ang teknolohiya ng survey sa mga tool ng artificial intelligence at machine learning na idinisenyo upang makatulong na mapanatili ang kalidad at integridad ng data, at nagsisilbi sa mga organisasyon sa pagkonsulta, marketing, at pananaliksik sa merkado.
Senior Data Scientist, Pagsukat ng Media (Remote, United Kingdom)
Sumali sa Cint bilang Senior Data Scientist na bubuo ng mga estadistikal at machine learning na modelo para sa isang pandaigdigang research technology platform. Suriin ang malalaking dataset upang suportahan ang mga produkto sa pagsukat ng media at makabuo ng mga estratehikong insight.
Paglalarawan
- Pangunahan ang pananaliksik, pagtuklas, at buong siklo ng pagbuo ng mga machine learning na modelo para sa pagsukat ng media
- I-extract, i-transform, at suriin ang malalaking dataset upang makabuo ng mga insight na makaaapekto sa roadmap ng produkto
- Magplano, magsagawa, at magpanatili ng mga data science project nang nakapag-iisa mula pagsisimula hanggang pagkumpleto
- Makipagtulungan sa mga engineering at product team sa disenyo, pagpapatupad, deployment, at patuloy na validation ng mga modelo
- Bumuo, mag-validate, at magpanatili ng mga estadistikal at machine learning na modelo
- Patuloy na suriin at i-validate ang mga internal at external na metodolohiya ng produkto
- Isalin ang kumplikadong resulta ng estadistika sa mga visualization at presentasyon para sa mga teknikal at hindi teknikal na stakeholder
- Ipakita nang malinaw ang mga natuklasan at estadistikal na rekomendasyon sa iba't ibang audience sa negosyo at teknikal na larangan
Mga Kinakailangan
- Master's degree o katumbas na kwalipikasyon sa estadistika, quantitative sciences, data science, operations research, o iba pang quantitative na disiplina
- Hindi bababa sa limang taong karanasan sa data science, mas mainam kung sa market research o advertising analytics
- Kakayahang magmanipula, magsuri, at magbigay-kahulugan sa malalaking dataset nang nakapag-iisa
- Malawak na kaalaman sa mga pamamaraang estadistikal, kabilang ang mga distribution, hypothesis testing, parametriko at non-parametrikong pagsusuri, survey design, sampling theory, experimental design, regression o predictive modeling, at stochastic modeling o simulation
- Matibay na pag-unawa sa mga machine learning method gaya ng clustering, regression, at tree-based models
- Praktikal na karanasan sa paggamit ng mga teknik sa estadistika at pagmomodelo
- Malakas na kakayahang analitikal at maingat na atensiyon sa validation at katumpakan ng data
- Kakayahang magsiyasat at matuto ng mga bagong pamamaraan, tool, at teknik nang nakapag-iisa
- May sariling pagkukusa sa paghahatid ng mga proyekto mula simula hanggang wakas na may kaunting pangangasiwa
- Kahusayan sa Python para sa estadistikal na pagsusuri at pagpapatupad ng machine learning
- Mas mainam ang karanasan sa media measurement at digital attribution
- Mas mainam ang karanasan sa multivariate testing
- Mas mainam ang karanasan sa predictive modeling
- Mas mainam ang karanasan sa pag-uugnay ng attitudinal survey data sa behavioral purchase data upang magmodelo at masukat ang mga resulta
- Mas mainam ang karanasan sa online survey methodologies
- Mas mainam ang kakayahang magsulat at mag-optimize ng SQL query at karanasan sa mga teknolohiyang big data gaya ng Spark; itinuturing na bentahe ang bawat kasanayan
- Mas mainam ang karanasan sa mga teknolohiyang big data, gaya ng Spark
Mga Benepisyo
- May mga opsiyon para sa remote work
- Kulturang nakatuon sa paglago ng empleyado at propesyonal na pag-unlad
- Mga pagkakataong makipagtulungan sa mga team mula sa iba't ibang bansa at rehiyon
- Pangako sa diversity, equity, at inclusion
- May gabay sa paggamit ng AI para sa proseso ng interview at hiring