Cint
Cint
1 001 – 5 000 Employés
ConseilÉtude de marchéMarketing
Cint est une entreprise mondiale de technologies pour les études de marché qui exploite Cint Exchange, une place de marché programmatique d’études reliant des enquêtes à des répondants dans 130 pays. Sa plateforme prend en charge la mesure des médias, la monétisation des audiences, les études de notoriété de marque, l’analyse de l’impact publicitaire et l’optimisation du marketing en temps réel. Cint associe une technologie d’enquête à des outils d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique conçus pour contribuer à protéger la qualité et l’intégrité des données, au service d’organisations de conseil, de marketing et d’études de marché.

Data Scientist Senior, Mesure des Médias (Télétravail, Royaume-Uni)

Rejoignez Cint en tant que Data Scientist Senior pour développer des modèles statistiques et d’apprentissage automatique destinés à une plateforme mondiale de technologies de recherche. Analysez de vastes ensembles de données afin de soutenir les produits de mesure des médias et de générer des insights stratégiques.

Description

  • Diriger la recherche, l’exploration et le développement de bout en bout de modèles d’apprentissage automatique pour la mesure des médias
  • Extraire, transformer et analyser de vastes ensembles de données afin de générer des insights qui orientent la feuille de route du produit
  • Planifier, mener et maintenir des projets de data science de manière autonome, de leur lancement à leur achèvement
  • Collaborer avec les équipes d’ingénierie et produit sur la conception, l’implémentation, le déploiement et la validation continue des modèles
  • Créer, valider et maintenir des modèles statistiques et d’apprentissage automatique
  • Évaluer et valider en continu les méthodologies de produits internes et externes
  • Transformer des résultats statistiques complexes en visualisations et présentations pour des parties prenantes techniques et non techniques
  • Présenter clairement les résultats et recommandations statistiques à des publics commerciaux et techniques variés

Exigences

  • Master ou diplôme équivalent en statistiques, sciences quantitatives, data science, recherche opérationnelle ou autre discipline quantitative
  • Au moins cinq ans d’expérience en data science, idéalement dans les études de marché ou l’analytique publicitaire
  • Capacité à manipuler, analyser et interpréter de manière autonome de vastes ensembles de données
  • Connaissances avancées des méthodes statistiques, notamment les distributions, les tests d’hypothèses, les tests paramétriques et non paramétriques, la conception d’enquêtes, la théorie de l’échantillonnage, le plan expérimental, la régression ou la modélisation prédictive, ainsi que la modélisation stochastique ou la simulation
  • Solide compréhension des méthodes d’apprentissage automatique telles que le clustering, la régression et les modèles fondés sur des arbres
  • Expérience pratique de l’application de techniques statistiques et de modélisation
  • Excellentes capacités d’analyse, avec une attention particulière portée à la validation et à l’exactitude des données
  • Capacité à rechercher et à apprendre de manière autonome de nouvelles méthodes, outils et techniques
  • Approche autonome pour mener les projets de bout en bout avec un minimum de supervision
  • Maîtrise de Python pour l’analyse statistique et l’implémentation de l’apprentissage automatique
  • Une expérience de la mesure des médias et de l’attribution numérique est souhaitée
  • Une expérience des tests multivariés est souhaitée
  • Une expérience de la modélisation prédictive est souhaitée
  • Une expérience de la mise en relation de données d’enquêtes attitudinales avec des données comportementales d’achat pour modéliser et quantifier les résultats est souhaitée
  • Une expérience des méthodologies d’enquêtes en ligne est souhaitée
  • La capacité à écrire et optimiser des requêtes SQL ainsi qu’une expérience des technologies du big data telles que Spark sont souhaitées, chaque compétence constituant un atout
  • Une expérience des technologies du big data, telles que Spark, est souhaitée

Avantages

  • Des options de télétravail sont disponibles
  • Une culture axée sur l’évolution et le développement professionnel des collaborateurs
  • Des possibilités de collaboration avec des équipes réparties dans différents pays et régions
  • Un engagement en faveur de la diversité, de l’équité et de l’inclusion
  • Un guide sur l’utilisation de l’IA est fourni pour le processus d’entretien et de recrutement

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