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Sigma Software Group
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1001 – 5000 Dipendenti
Assistenza sanitariaAutomotiveConsulenza
Sigma Software Group è una società multinazionale di consulenza tecnologica fondata nel 2002. I suoi team offrono servizi di sviluppo software, progettazione grafica, testing e supporto tecnico a clienti di settori quali automotive, sanità, telecomunicazioni, aviazione, banche, videogiochi, immobiliare e pubblicità. L’azienda assume specialisti IT per lavorare a progetti di ingegneria complessi e sostiene la crescita professionale attraverso mentoring e apprendimento continuo. Il lavoro da remoto fa parte del suo modello operativo, con progetti per organizzazioni come AstraZeneca, Scania e SAS.
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Offerte dell’azienda

Data Scientist Senior – Pubblicità programmatica (Da remoto, Germania/Polonia)

Costruisci sistemi di machine learning e ottimizzazione in tempo reale per la pubblicità programmatica. Sviluppa modelli predittivi per offerte, targeting del pubblico, conversioni, calibrazione e rendimento delle campagne.

DEGermaniaPLPoloniaDa remotoTempo pienoSeniorLingua Richiesta: ingleseData scientist
NumpyPandasPySparkPythonScikit-LearnSparkSQL

Descrizione

  • Sviluppare modelli censurati del panorama delle offerte per stimare le distribuzioni dei prezzi di aggiudicazione a partire da dati d’asta osservati parzialmente
  • Creare modelli in tempo reale della probabilità di vittoria che si adattino alla dinamica dei prezzi delle offerte
  • Progettare modelli gerarchici di stima dell’impatto con strategie di selezione basate su limiti di confidenza
  • Costruire modelli di propensione alla conversione da etichette scarse, ritardate e disponibili solo in forma aggregata
  • Sviluppare modelli di pubblico simile usando l’apprendimento positivo-non etichettato e metodi dei vicini più prossimi basati su embedding
  • Implementare strategie di calibrazione a livello di inserzionista e valutare in modo indipendente la qualità del ranking e della calibrazione
  • Progettare framework di valutazione offline usando il propensity scoring inverso, stimatori doppiamente robusti e ripesatura per importanza
  • Definire strategie di esplorazione e metodi di registrazione delle propensioni per supportare correzioni e valutazioni affidabili
  • Sviluppare metodi di ottimizzazione vincolata per gli obiettivi delle campagne, i limiti di prezzo e il targeting dei volumi
  • Supportare la diagnostica dei dati, le valutazioni delle capacità e le raccomandazioni sui modelli basate su evidenze
  • Collaborare con il team Customer alla messa a punto post-lancio e alla validazione delle prestazioni
  • Preparare documentazione tecnica e materiali per il trasferimento delle conoscenze al team interno di data science di Customer
  • Contribuire alle discussioni sull’architettura e alle decisioni relative a piattaforme di machine learning scalabili

Requisiti

  • Almeno cinque anni di esperienza in machine learning o data science nella realizzazione di modelli di produzione misurati rispetto a KPI aziendali
  • Competenze avanzate in Python, inclusi NumPy, pandas e scikit-learn
  • Solide competenze in SQL ed esperienza nella gestione di dataset su larga scala
  • Esperienza pratica con XGBoost, LightGBM o CatBoost
  • Solida conoscenza della regolarizzazione, delle tecniche di calibrazione e dell’elaborazione delle variabili categoriche
  • Solida preparazione in probabilità, statistica, intervalli di confidenza e analisi della potenza statistica
  • Esperienza nell’ingegnerizzazione di feature da dati strutturati e comportamentali
  • Esperienza pratica con Spark o PySpark
  • Comprensione pratica dei framework di sperimentazione e dei test A/B
  • Esperienza con metodi avanzati di validazione, inclusi split temporali, rilevamento del leakage, analisi del drift e metriche per segmento
  • Conoscenza dei metodi di spiegabilità come SHAP e l’importanza per permutazione
  • Conoscenza dell’inglese a livello intermedio superiore o superiore
  • Spiccate capacità analitiche e di problem solving
  • Efficacia in ambienti di lavoro altamente orientati ai dati
  • Spiccate capacità comunicative e di gestione degli stakeholder
  • Capacità di spiegare decisioni complesse di modellazione a interlocutori tecnici e non tecnici
  • Approccio proattivo e forte senso di responsabilità
  • Grande attenzione ai dettagli e rigore scientifico nella sperimentazione e nella valutazione

Benefit

  • Modalità di lavoro da remoto
  • Lavorare su prodotti tecnicamente complessi
  • Collaborare con ingegneri e data scientist esperti
  • Contribuire direttamente a sistemi di produzione su larga scala

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