Sigma Software Group
Sigma Software Group
Ang Sigma Software Group ay isang multinasyunal na kompanya ng pagkonsulta sa teknolohiya na itinatag noong 2002. Nagbibigay ang mga koponan nito ng software development, graphic design, testing, at teknikal na suporta para sa mga kliyente sa mga sektor tulad ng automotive, pangangalagang pangkalusugan, telekomunikasyon, aviation, pagbabangko, gaming, real estate, at advertising. Kumukuha ang kompanya ng mga IT specialist para magtrabaho sa mga kumplikadong proyekto sa engineering at sinusuportahan ang propesyonal na pag-unlad sa pamamagitan ng mentoring at patuloy na pagkatuto. Bahagi ng modelo ng pagtatrabaho nito ang mga oportunidad para sa remote work, na may mga proyektong nagsisilbi sa mga organisasyon tulad ng AstraZeneca, Scania, at SAS.

Senior na Data Scientist – Programmatic Advertising (Remote, Germany/Poland)

Bumuo ng real-time na machine learning at mga sistema ng optimization para sa programmatic advertising. Gumawa ng mga predictive model para sa bidding, audience targeting, conversions, calibration, at performance ng campaign.

Paglalarawan

  • Bumuo ng censored bid-landscape model para matantya ang mga distribution ng clearing price mula sa bahagyang naobserbahang auction data
  • Gumawa ng real-time na modelo ng posibilidad ng panalo na umaangkop sa dynamics ng presyo ng bid
  • Magdisenyo ng hierarchical lift-estimation model na may mga estratehiya sa pagpili batay sa confidence bound
  • Bumuo ng conversion-propensity model mula sa kakaunti, nahuhuli, at aggregate-only na mga label
  • Bumuo ng look-alike audience model gamit ang positive-unlabeled learning at mga nearest-neighbor method na batay sa embedding
  • Magpatupad ng mga estratehiya sa calibration sa antas ng advertiser at malayang suriin ang kalidad ng ranking at calibration
  • Magdisenyo ng offline evaluation framework gamit ang inverse-propensity scoring, doubly robust estimator, at importance reweighting
  • Tukuyin ang mga estratehiya sa exploration at propensity-logging method upang suportahan ang maaasahang correction at evaluation
  • Bumuo ng constrained optimization method para sa mga layunin ng campaign, limitasyon sa presyo, at volume targeting
  • Tumulong sa data diagnostics, capability assessment, at mga rekomendasyon ng modelong batay sa ebidensya
  • Makipagtulungan sa Customer team sa post-launch tuning at validation ng performance
  • Maghanda ng teknikal na dokumentasyon at mga materyal para sa knowledge transfer para sa internal data science team ng Customer
  • Makibahagi sa mga talakayan sa architecture at mga desisyon tungkol sa scalable machine learning platform

Mga Kinakailangan

  • Hindi bababa sa limang taon ng karanasan sa Machine Learning o Data Science sa paghahatid ng production model na sinusukat batay sa mga business KPI
  • Advanced na kasanayan sa Python, kabilang ang NumPy, pandas, at scikit-learn
  • Malakas na kasanayan sa SQL at karanasan sa paghawak ng malalaking dataset
  • Praktikal na kadalubhasaan sa XGBoost, LightGBM, o CatBoost
  • Matibay na kaalaman sa regularization, mga technique sa calibration, at pagproseso ng categorical feature
  • Matibay na pundasyon sa probability, statistics, confidence interval, at statistical power analysis
  • Karanasan sa pag-engineer ng mga feature mula sa structured at behavioral data
  • Hands-on na karanasan sa Spark o PySpark
  • Praktikal na pag-unawa sa experimentation framework at A/B testing
  • Karanasan sa mga advanced na validation method, kabilang ang temporal split, leakage detection, drift analysis, at slice-based metric
  • Pag-unawa sa mga explainability method gaya ng SHAP at permutation importance
  • Upper-intermediate na kasanayan sa Ingles o mas mataas
  • Malakas na analytical at problem-solving ability
  • Epektibong magtrabaho sa mga environment na lubos na nakabatay sa data
  • Malakas na communication at stakeholder-management skill
  • Kayang ipaliwanag ang kumplikadong modeling decision sa teknikal at hindi teknikal na audience
  • Proaktibong approach na may matibay na sense of ownership
  • Mataas na atensyon sa detalye at scientific rigor sa experimentation at evaluation

Mga Benepisyo

  • Remote na setup ng trabaho
  • Magtrabaho sa mga produktong teknikal na mahirap
  • Makipagtulungan sa mga bihasang engineer at data scientist
  • Direktang makapag-ambag sa malalaking production system

Mga Kaugnay na Trabaho

Centorrino Technologies

Espesyalista sa Pamamahala ng Panganib sa Malayuang Trabaho — Australia

Centorrino Technologies

Magpatupad ng sistema sa pamamahala ng panganib para sa mga organisasyong saklaw ng regulasyon sa Australia, at isalin ang mga pangangailangan sa pamamahala tungo sa pagsasaayos, pagsusuri, pag-uulat, at paggamit. Makipagtulungan sa mga stakeholder sa buong proseso ng pagpapatupad tungkol sa datos ng panganib, mga kontrol, at pag-uulat sa mga ehekutibo.

Buksan
Marsh McLennan

Konsultant sa mga Claim, Pananagutang Sibil at Ari-arian — Sydney (Hybrid)

Marsh McLennan

Pamahalaan ang mga claim sa pananagutang sibil, propesyonal na indemnidad, at ari-arian para sa mga lokal na kliyente ng pamahalaan ng Marsh Australia. Saklaw ng hybrid na trabahong ito sa Sydney ang imbestigasyon, pagtatakda ng reserba, mga gastos, at negosasyon.

Buksan
Mercor

Red Teamer para sa Kaligtasan ng AI

Mercor
51 – 200 Mga Empleyado

Naghahanap ang Mercor ng Red Teamer para sa Kaligtasan ng AI upang subukin ang mga makabagong modelo gamit ang mga adversarial na prompt. Nakatuon ang trabaho sa pagtuklas ng mga kahinaan at pagtulong sa mga katuwang na AI lab na pahusayin ang alignment, tibay, at kaligtasan ng modelo.

Buksan