Titan OS razvija neovisan europski operativni sustav za povezane televizore te surađuje s proizvođačima televizora i pružateljima sadržaja kako bi gledanje bilo personaliziranije i jednostavnije za navigaciju. Njegova platforma usmjerena na sadržaj objedinjuje streaming usluge i linearne kanale, pomažući gledateljima da otkriju što gledati putem prilagođenih preporuka i pristupe sadržaju jednim daljinskim upravljačem. Tvrtka proizvođačima uređaja i nakladnicima također pruža alate za prilagodbu sučelja, integraciju aplikacija i kanala te monetizaciju publike kroz mogućnosti podjele prihoda.
Viši podatkovni znanstvenik za modeliranje CTV publike – Titan OS (hibridno, Barcelona)
Razvijajte prediktivne modele publike za oglašivačku platformu Connected TV sustava Titan OS. Primjenjujte teoriju uzorkovanja i strojno učenje za ekstrapolaciju populacija korisnika iz nepotpunih podataka.
Opis
- Proširivati početne i uzorkovane publike u visokovrijedne kohorte unutar šire populacije Connected TV-a
- Primjenjivati ponderiranje, kalibraciju, MRP i hijerarhijske metode za pouzdanu ekstrapolaciju iz nepotpunih ili nereprezentativnih uzoraka
- Razvijati modele sklonosti, klasifikacije, sličnosti, rangiranja i pozitivno-neoznačenog učenja za pronalaženje korisnika s jakom afinitetom prema početnim publikama
- Konstruirati pouzdane ponašajne i kontekstualne značajke iz velikih skupova podataka o događajima uz ograničavanje curenja ciljne varijable i nestabilnosti modela
- Istraživati pristranost odabira, praznine u pokrivenosti i pomak kovarijata te objašnjavati nesigurnost u procjenama publike
- Procjenjivati lift, preciznost i odziv, kalibraciju i stabilnost pomoću kontrolnih skupina, vremenskih i geografskih testova te opaženih rezultata kampanja
- Implementirati uspješne modele kroz skalabilne cjevovode s upravljanjem verzijama, otkrivanjem drifta, praćenjem i ponovnim treniranjem
- Surađivati s timovima za proizvod, komercijalu i inženjerstvo te uspostavljati rigorozne standarde modeliranja u cijelom podatkovnom timu
Zahtjevi
- Imati najmanje 8 godina profesionalnog iskustva u podatkovnoj znanosti, primijenjenoj statistici, kvantitativnom istraživanju, ekonometriji ili bliskom području
- Posjedovati duboko statističko znanje koje obuhvaća teoriju uzorkovanja, procjenu, inferenciju, vjerojatnost, kvantifikaciju nesigurnosti i eksperimentalni dizajn
- Imati značajno iskustvo u generalizaciji uzoraka na populacije primjenom poststratifikacije, rakinga, kalibracije ili ponderiranja prema sklonosti, hijerarhijskih modela ili MRP-a
- Imati praktično iskustvo u razvoju ML lookalike modela iz početnih publika, CRM-a ili korisničkih uzoraka odnosno poznatih konvertiranih korisnika, primjenom metoda sklonosti, klasifikacije, sličnosti, rangiranja ili pozitivno-neoznačenog učenja
- Primjenjivati napredno strojno učenje i izgradnju značajki na GLM-ovima, XGBoostu ili LightGBM-u, ansamblima, ugradnjama i velikim ponašajnim skupovima podataka
- Validirati modele pomoću lifta ili gainsa, precision@K ili recall@K, kalibracije vjerojatnosti, A/B testiranja, analize stabilnosti i praćenja drifta
- Tečno raditi s Pythonom i SQL-om, uključujući scikit-learn, pandas i NumPy
- Iskustvo s velikim cloud podatkovnim platformama te produkcijskim ML-om ili MLOpsom vrlo je poželjno
- Jasno komunicirati i imati snažne kvantitativne temelje
- Imati prvostupničku ili magistarsku diplomu iz relevantnog kvantitativnog područja; doktorat je prednost, ali nije uvjet
Pogodnosti
- Konkurentna naknada
- Privatno zdravstveno osiguranje
- Prijateljsko, raznoliko i međunarodno radno okruženje
- Mogućnosti profesionalnog razvoja kroz izazovan rad u brzorastućoj industriji Connected TV-a
- Prilika za rano pridruživanje dobro financiranoj, brzorastućoj tvrtki te sudjelovanje u oblikovanju proizvoda i poslovanja za koje se očekuje da će utjecati na milijune ljudi