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 za mjerenje medija (rad na daljinu, Ujedinjeno Kraljevstvo)
Pridružite se tvrtki Cint kao viši podatkovni znanstvenik i izrađujte statističke modele i modele strojnog učenja za globalnu platformu istraživačkih tehnologija. Analizirajte velike skupove podataka kako biste podržali proizvode za mjerenje medija i stvarali strateške uvide.
Opis
- Voditi istraživanje, otkrivanje i razvoj modela strojnog učenja za mjerenje medija kroz cijeli životni ciklus
- Izdvajati, transformirati i analizirati velike skupove podataka kako bi se dobili uvidi koji usmjeravaju plan razvoja proizvoda
- Samostalno planirati, provoditi i održavati projekte podatkovne znanosti od početka do završetka
- Surađivati s inženjerskim i produktnim timovima na dizajnu, implementaciji, uvođenju i kontinuiranoj validaciji modela
- Izrađivati, validirati i održavati statističke modele i modele strojnog učenja
- Kontinuirano procjenjivati i validirati interne i vanjske metodologije proizvoda
- Složene statističke rezultate pretvarati u vizualizacije i prezentacije za tehničke i netehničke dionike
- Jasno predstavljati nalaze i statističke preporuke različitim poslovnim i tehničkim publikama
Zahtjevi
- Magisterij ili istovrijedna kvalifikacija 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
- Sposobnost samostalnog manipuliranja, analiziranja i tumačenja velikih skupova podataka
- Napredno poznavanje statističkih metoda, uključujući distribucije, testiranje hipoteza, parametrijske i neparametrijske testove, dizajn anketa, teoriju uzorkovanja, eksperimentalni dizajn, regresijsko ili prediktivno modeliranje te stohastičko modeliranje ili simulaciju
- Dobro razumijevanje metoda strojnog učenja kao što su klasteriranje, regresija i modeli temeljeni na stablima
- Praktično iskustvo u primjeni statističkih i modelarskih tehnika
- Izražene analitičke sposobnosti i velika pažnja posvećena validaciji i točnosti podataka
- Sposobnost samostalnog istraživanja i usvajanja novih metoda, alata i tehnika
- Samostalni pristup isporuci projekata od početka do kraja uz minimalan nadzor
- Napredno poznavanje Pythona za statističku analizu i implementaciju strojnog učenja
- Iskustvo s mjerenjem medija i digitalnom atribucijom smatra se prednošću
- Iskustvo s multivarijatnim testiranjem smatra se prednošću
- Iskustvo s prediktivnim modeliranjem smatra se prednošću
- Iskustvo u povezivanju podataka anketnih istraživanja o stavovima s bihevioralnim podacima o kupnji radi modeliranja i kvantificiranja ishoda smatra se prednošću
- Iskustvo s metodologijama internetskih anketa smatra se prednošću
- Sposobnost pisanja i optimiziranja SQL upita te iskustvo s tehnologijama velikih podataka kao što je Spark smatraju se prednošću, pri čemu se svaka vještina smatra dodatnom prednošću
- Iskustvo s tehnologijama velikih podataka, poput Sparka, smatra se prednošću
Pogodnosti
- Dostupne su mogućnosti rada na daljinu
- Kultura usmjerena na rast zaposlenika i profesionalni razvoj
- Mogućnosti suradnje s timovima iz različitih zemalja i regija
- Predanost raznolikosti, ravnopravnosti i uključivosti
- Za razgovor i proces zapošljavanja dostupne su smjernice za korištenje umjetne inteligencije