Titan OS sviluppa un sistema operativo europeo indipendente per i televisori connessi e collabora con i produttori di televisori e i fornitori di contenuti per rendere l’esperienza di visione più personalizzata e facile da esplorare. La sua piattaforma incentrata sui contenuti riunisce servizi di streaming e canali lineari, aiuta gli spettatori a scoprire cosa guardare attraverso raccomandazioni personalizzate e consente di accedere ai contenuti con un unico telecomando. L’azienda offre inoltre a produttori di dispositivi ed emittenti strumenti per personalizzare l’interfaccia, integrare app e canali e monetizzare il pubblico attraverso opportunità di condivisione dei ricavi.
Data Scientist Senior, Modellazione delle Audience CTV – Titan OS (Ibrido a Barcellona)
Sviluppa modelli predittivi delle audience per la piattaforma pubblicitaria di TV connessa di Titan OS. Usa la teoria del campionamento e il machine learning per estrapolare le popolazioni di clienti da dati imperfetti.
Descrizione
- Espandi le audience seed e campionarie in coorti ad alto valore all’interno della popolazione più ampia della TV connessa
- Utilizza tecniche di ponderazione, calibrazione, MRP e modelli gerarchici per estrapolare in modo affidabile da campioni imperfetti o non rappresentativi
- Sviluppa modelli di propensione, classificazione, similarità, ranking e apprendimento positivo-non etichettato per individuare utenti con una forte affinità alle audience seed
- Progetta feature comportamentali e contestuali affidabili a partire da dati di eventi su larga scala, limitando la perdita del target e l’instabilità dei modelli
- Analizza i bias di selezione, le lacune di copertura e il cambiamento delle covariate, spiegando l’incertezza nelle stime delle audience
- Valuta lift, precision e recall, calibrazione e stabilità tramite holdout, test temporali e geografici e risultati osservati delle campagne
- Distribuisci i modelli efficaci tramite pipeline scalabili con controllo delle versioni, rilevamento del drift, monitoraggio e riaddestramento
- Collabora con i team di Prodotto, Commerciale e Ingegneria, definendo al contempo standard rigorosi di modellazione per tutto il team Data
Requisiti
- Hai almeno 8 anni di esperienza professionale in Data Science, statistica applicata, ricerca quantitativa, econometria o una disciplina strettamente correlata
- Dimostri conoscenze statistiche approfondite in teoria del campionamento, stima, inferenza, probabilità, quantificazione dell’incertezza e disegno sperimentale
- Hai una solida esperienza nella generalizzazione di campioni a popolazioni mediante post-stratificazione, raking, calibrazione o ponderazione per propensione, modelli gerarchici o MRP
- Hai esperienza pratica nello sviluppo di modelli lookalike di machine learning a partire da audience seed, campioni CRM o di clienti oppure convertitori noti, usando metodi di propensione, classificazione, similarità, ranking o apprendimento positivo-non etichettato
- Applichi machine learning avanzato e feature engineering con GLM, XGBoost o LightGBM, ensemble, embeddings e grandi dataset comportamentali
- Convalidi i modelli usando lift o gains, precision@K o recall@K, calibrazione delle probabilità, test A/B, analisi della stabilità e monitoraggio del drift
- Lavori con padronanza in Python e SQL, inclusi scikit-learn, pandas e NumPy
- È fortemente apprezzata l’esperienza con piattaforme cloud per dati su larga scala e con ML o MLOps in produzione
- Comunichi con chiarezza e possiedi solide basi quantitative
- Hai una laurea o un master in un campo quantitativo pertinente; il dottorato è un vantaggio, ma non è obbligatorio
Benefit
- Retribuzione competitiva
- Assicurazione sanitaria privata
- Un ambiente di lavoro accogliente, diversificato e internazionale
- Opportunità di sviluppo professionale attraverso attività stimolanti nel settore della TV connessa, in rapida crescita
- La possibilità di entrare presto in un’azienda ben finanziata e ad alta crescita e contribuire a plasmare un prodotto e un’attività destinati a influenzare milioni di persone