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Titan OS
Titan OS
51 – 200 Employés
B2BMatériel informatiqueMédias
Titan OS développe un système d’exploitation européen indépendant pour les téléviseurs connectés et travaille avec les fabricants de téléviseurs et les fournisseurs de contenus afin de rendre l’expérience de visionnage plus personnalisée et plus facile à parcourir. Sa plateforme axée sur les contenus réunit les services de streaming et les chaînes linéaires, aide les spectateurs à trouver quoi regarder grâce à des recommandations personnalisées et leur permet d’accéder aux contenus avec une seule télécommande. L’entreprise fournit également aux fabricants d’appareils et aux diffuseurs des outils pour personnaliser l’interface, intégrer des applications et des chaînes, et monétiser leur audience grâce à des possibilités de partage des revenus.
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Offres de l’entreprise

Data Scientist Senior, Modélisation des Audiences CTV – Titan OS (Hybride à Barcelone)

Développez des modèles prédictifs d’audience pour la plateforme publicitaire de télévision connectée de Titan OS. Utilisez la théorie de l’échantillonnage et l’apprentissage automatique pour extrapoler des populations de clients à partir de données imparfaites.

ESEspagneHybrideTemps pleinSeniorLangue Requise : anglaisData scientist
CloudNumpyPandasPythonScikit-LearnSQL

Description

  • Étendre les audiences de référence et d’échantillon afin de créer des cohortes à forte valeur au sein de la population plus large de télévision connectée
  • Utiliser des techniques de pondération, de calibration, de MRP et des modèles hiérarchiques pour extrapoler de manière fiable à partir d’échantillons imparfaits ou non représentatifs
  • Développer des modèles de propension, de classification, de similarité, de classement et d’apprentissage positif-non étiqueté afin d’identifier les utilisateurs fortement affins aux audiences de référence
  • Concevoir des variables comportementales et contextuelles fiables à partir de données événementielles à grande échelle, tout en limitant la fuite de la cible et l’instabilité des modèles
  • Étudier les biais de sélection, les lacunes de couverture et le changement de covariables, et expliquer l’incertitude des estimations d’audience
  • Évaluer le lift, la précision et le rappel, la calibration et la stabilité au moyen de jeux de validation, de tests temporels et géographiques et des résultats observés des campagnes
  • Déployer les modèles performants au moyen de pipelines évolutifs avec gestion des versions, détection de dérive, supervision et réentraînement
  • Collaborer avec les équipes Produit, Commerciale et Engineering tout en établissant des standards rigoureux de modélisation au sein de l’équipe Data

Exigences

  • Justifier d’au moins 8 ans d’expérience professionnelle en Data Science, statistique appliquée, recherche quantitative, économétrie ou dans une discipline étroitement liée
  • Démontrer de solides connaissances statistiques couvrant la théorie de l’échantillonnage, l’estimation, l’inférence, les probabilités, la quantification de l’incertitude et le plan expérimental
  • Posséder une expérience significative de la généralisation d’échantillons à des populations au moyen de la post-stratification, du raking, de la calibration ou de la pondération par propension, de modèles hiérarchiques ou du MRP
  • Avoir une expérience pratique du développement de modèles de type lookalike en apprentissage automatique à partir d’audiences de référence, d’échantillons CRM ou clients, ou de convertisseurs connus, avec des méthodes de propension, de classification, de similarité, de classement ou d’apprentissage positif-non étiqueté
  • Appliquer des méthodes avancées d’apprentissage automatique et d’ingénierie des variables avec des GLM, XGBoost ou LightGBM, des ensembles, des embeddings et de vastes jeux de données comportementales
  • Valider les modèles au moyen du lift ou des gains, de precision@K ou recall@K, de la calibration des probabilités, de tests A/B, d’analyses de stabilité et de la surveillance de la dérive
  • Maîtriser Python et SQL, notamment scikit-learn, pandas et NumPy
  • Une expérience des plateformes de données cloud à grande échelle et du ML ou du MLOps en production est fortement appréciée
  • Communiquer clairement et posséder de solides bases quantitatives
  • Être titulaire d’un diplôme de niveau licence ou master dans un domaine quantitatif pertinent ; un doctorat est un atout, mais n’est pas requis

Avantages

  • Rémunération compétitive
  • Assurance santé privée
  • Un environnement de travail convivial, diversifié et international
  • Des possibilités de développement professionnel grâce à des missions stimulantes dans le secteur de la télévision connectée, en forte croissance
  • L’occasion de rejoindre tôt une entreprise bien financée et à forte croissance, et de contribuer à façonner un produit et une activité appelés à toucher des millions de personnes

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