Cint je globalna tehnološka tvrtka za istraživanje tržišta koja upravlja platformom Cint Exchange, programatskim tržištem za istraživanja koje povezuje ankete s ispitanicima u 130 zemalja. Njezina platforma podržava mjerenje medija, monetizaciju publike, studije učinka brenda, analizu utjecaja oglašavanja i optimizaciju marketinga u stvarnom vremenu. Cint objedinjuje tehnologiju anketa s alatima umjetne inteligencije i strojnog učenja osmišljenima za zaštitu kvalitete i cjelovitosti podataka te služi organizacijama iz područja savjetovanja, marketinga i istraživanja tržišta.
Viši podatkovni znanstvenik, Brazil (rad na daljinu)
Vodit ćete statističko modeliranje i strojno učenje za Cintove proizvode za mjerenje medija. Velike i složene skupove podataka pretvarat ćete u uvide koji usmjeravaju strategiju i razvoj proizvoda.
Opis
- Dizajnirati statističke metode i baze koda za strojno učenje za proizvode za mjerenje medija.
- Voditi istraživanje, otkrivanje i cjelokupni razvojni ciklus statističkih modela i modela strojnog učenja.
- Analizirati velike i složene skupove podataka radi stvaranja uvida za odluke o strategiji proizvoda i planu razvoja.
- Upravljati inicijativama podatkovne znanosti od planiranja do održavanja uz ograničen nadzor.
- Surađivati s inženjerskim i proizvodnim timovima na dizajnu, uvođenju, implementaciji i validaciji skalabilnih modela strojnog učenja.
- Izrađivati, validirati i održavati statističke modele i modele strojnog učenja.
- Kontinuirano procjenjivati i validirati interne i eksterne metodologije proizvoda.
- Pretvarati statističke rezultate u vizualizacije i prezentacije za tehničku i netehničku publiku.
- Jasno predstavljati nalaze i statističke preporuke različitim poslovnim i tehničkim dionicima.
Zahtjevi
- Magisterij ili ekvivalent iz statistike, kvantitativnih znanosti, podatkovne znanosti, operacijskih istraživanja ili druge kvantitativne discipline.
- Najmanje pet godina iskustva u podatkovnoj znanosti, idealno u istraživanju tržišta ili analitici oglašavanja.
- Samostalnost u obradi, analizi i tumačenju velikih skupova podataka.
- Izvrsno poznavanje naprednih statističkih koncepata, uključujući distribucije, testiranje hipoteza, parametarske i neparametarske testove, dizajn anketa, teoriju uzorkovanja, eksperimentalni dizajn, regresijsko ili prediktivno modeliranje te stohastičko modeliranje ili simulaciju.
- Dobro poznavanje metoda strojnog učenja, uključujući grupiranje, regresiju i modele temeljene na stablima, uz razumijevanje njihovih praktičnih kompromisa.
- Praktično iskustvo u primjeni statističkih tehnika i tehnika modeliranja.
- Izražene analitičke sposobnosti uz veliku pažnju posvećenu validaciji podataka i točnosti.
- Sposobnost samostalnog istraživanja i učenja nepoznatih metoda, alata i tehnika.
- Samostalan pristup isporuci projekata od početka do završetka uz ograničen nadzor.
- Napredno poznavanje Pythona za statističku analizu i implementaciju strojnog učenja.
- Iskustvo s mjerenjem medija i digitalnom atribucijom je prednost.
- Iskustvo s multivarijatnim testiranjem je prednost.
- Iskustvo s prediktivnim modeliranjem je prednost.
- Iskustvo u povezivanju podataka iz anketnih istraživanja stavova s podacima o ponašanju pri kupnji radi modeliranja i kvantifikacije rezultata je prednost.
- Iskustvo s metodologijama online anketa je prednost.
- Sposobnost pisanja i optimiziranja SQL upita je prednost.
- Iskustvo s tehnologijama velikih podataka, poput Sparka, je prednost.