A Titan OS független európai operációs rendszert fejleszt csatlakoztatott televíziókhoz. Televíziógyártókkal és tartalomszolgáltatókkal együttműködve személyre szabottabbá teszi a tévézést, és egyszerűbbé a navigációt. Tartalomközpontú platformja egyesíti a streaming-szolgáltatásokat és a hagyományos tévécsatornákat, így személyre szabott ajánlásokkal segíti a nézőket annak felfedezésében, hogy mit nézzenek, valamint abban, hogy egyetlen távirányítóval hozzáférjenek a tartalmakhoz. A vállalat emellett a készülékgyártók és műsorszolgáltatók számára eszközöket biztosít a kezelőfelület testreszabásához, az alkalmazások és csatornák integrálásához, továbbá a közönség bevételmegosztási lehetőségeken keresztüli pénzzé tételéhez.
Vezető adatelemző, CTV közönségmodellezés – Titan OS (hibrid munkavégzés Barcelonában)
Prediktív közönségmodelleket fejleszt a Titan OS Connected TV-hirdetési platformjához. Mintavételi elmélettel és gépi tanulással következtet ügyfélpopulációkra hiányos adatokból.
Leírás
- A kiinduló és mintaközönségeket nagy értékű csoportokká bővíti a teljes Connected TV-populáción belül
- Súlyozási, kalibrációs, MRP- és hierarchikus módszereket alkalmaz a hiányos vagy nem reprezentatív minták megbízható kivetítésére
- Hajlandósági, osztályozási, hasonlósági, rangsorolási és pozitív-címkézetlen modelleket fejleszt a kiinduló közönségekhez erősen hasonló felhasználók azonosítására
- Megbízható viselkedési és kontextuális jellemzőket alakít ki nagyméretű eseményadatokból, miközben korlátozza a célváltozó-szivárgást és a modell instabilitását
- Vizsgálja a kiválasztási torzítást, a lefedettségi hiányosságokat és a kovariánseltolódást, valamint ismerteti a közönségbecslések bizonytalanságát
- Kontrollcsoportokkal, időbeli és földrajzi tesztekkel, továbbá megfigyelt kampán eredményekkel értékeli a többlethatást, a pontosságot és a visszahívást, a kalibrációt és a stabilitást
- A sikeres modelleket verziókezelést, driftészlelést, monitorozást és újratanítást biztosító, skálázható folyamatokon keresztül élesíti
- A termék-, kereskedelmi és mérnöki csapatokkal együttműködve szigorú modellezési szabványokat alakít ki az adatelemzési csapat egészében
Követelmények
- Legalább 8 év szakmai tapasztalattal rendelkezik adatelemzés, alkalmazott statisztika, kvantitatív kutatás, ökonometria vagy szorosan kapcsolódó területen
- Mély statisztikai ismeretekkel rendelkezik, beleértve a mintavételi elméletet, a becslést, a statisztikai következtetést, a valószínűséget, a bizonytalanság számszerűsítését és a kísérlettervezést
- Jelentős tapasztalata van minták populációkra való általánosításában utólagos rétegzés, raking, kalibrációs vagy hajlandósági súlyozás, hierarchikus modellek, illetve MRP segítségével
- Gyakorlati tapasztalata van kiinduló közönségekből, CRM- vagy ügyfélmintákból, illetve ismert konverziókat végrehajtó felhasználókból gépi tanulási hasonmásmodellek fejlesztésében hajlandósági, osztályozási, hasonlósági, rangsorolási vagy pozitív-címkézetlen módszerekkel
- Haladó gépi tanulási és jellemzőmérnöki módszereket alkalmaz GLM-ek, XGBoost vagy LightGBM, ensemble modellek, embeddingek és nagyméretű viselkedési adathalmazok terén
- A modelleket többlethatás vagy nyereség, precision@K vagy recall@K, valószínűségi kalibráció, A/B-tesztelés, stabilitáselemzés és driftmonitorozás segítségével validálja
- Magabiztosan dolgozik Pythonban és SQL-ben, beleértve a scikit-learn, pandas és NumPy használatát
- A nagyméretű felhőalapú adatplatformokkal, valamint az éles gépi tanulással vagy MLOps-szal szerzett tapasztalat erősen előnyös
- Világosan kommunikál, és erős kvantitatív alapokkal rendelkezik
- Releváns kvantitatív területen szerzett BSc- vagy MSc-diplomával rendelkezik; a PhD előnyt jelent, de nem feltétel
Juttatások
- Versenyképes javadalmazás
- Magán-egészségbiztosítás
- Barátságos, sokszínű és nemzetközi munkakörnyezet
- Szakmai fejlődési lehetőségek kihívást jelentő munkán keresztül a gyorsan növekvő Connected TV-ágazatban
- Lehetőség arra, hogy korai szakaszban csatlakozzon egy jól finanszírozott, gyorsan növekvő vállalathoz, és részt vegyen egy várhatóan milliókra hatással lévő termék és üzlet formálásában