Titan OSは、コネクテッドテレビ向けの独立した欧州のオペレーティングシステムを開発しており、テレビメーカーやコンテンツプロバイダーと連携して、視聴体験をよりパーソナライズし、操作しやすくしています。コンテンツを中心とした同社のプラットフォームは、ストリーミングサービスとリニアチャンネルを一元化し、視聴者が好みに合ったレコメンデーションから視聴コンテンツを見つけ、1台のリモコンでアクセスできるようにします。また、デバイスメーカーや放送事業者に対して、インターフェースのカスタマイズ、アプリやチャンネルの統合、収益分配によるオーディエンス収益化のためのツールも提供しています。
シニアデータサイエンティスト、CTVオーディエンスモデリング ― Titan OS（バルセロナ・ハイブリッド）
Titan OSのコネクテッドTV広告プラットフォーム向けに、予測オーディエンスモデルを開発します。 サンプリング理論と機械学習を用いて、不完全なデータから顧客母集団を推定します。
仕事内容
- シードオーディエンスとサンプルオーディエンスを、より広範なコネクテッドTV母集団における価値の高いコホートへ拡張する
- 重み付け、キャリブレーション、MRP、階層的手法を用いて、不完全または代表性のないサンプルから信頼性高く外挿する
- 傾向スコア、分類、類似度、ランキング、ポジティブ・アンラベルドモデルを開発し、シードオーディエンスとの親和性が高いユーザーを見つける
- 大規模なイベントデータから信頼できる行動・コンテキスト特徴量を設計し、ターゲットリーケージとモデルの不安定性を抑える
- 選択バイアス、カバレッジの欠落、共変量シフトを調査し、オーディエンス推定の不確実性を説明する
- ホールドアウト、時間的・地理的テスト、実際のキャンペーン結果を通じて、リフト、適合率と再現率、キャリブレーション、安定性を評価する
- バージョン管理、ドリフト検知、モニタリング、再学習を備えたスケーラブルなパイプラインで成功したモデルをデプロイする
- プロダクト、コマーシャル、エンジニアリングの各チームと協働し、データチーム全体で厳格なモデリング基準を確立する
応募要件
- データサイエンス、応用統計、定量研究、計量経済学、または近接する分野で8年以上の実務経験がある
- サンプリング理論、推定、統計的推論、確率、不確実性の定量化、実験計画にまたがる深い統計知識がある
- 事後層別、レーキング、キャリブレーションまたは傾向スコア重み付け、階層モデル、MRPなどを用いてサンプルを母集団へ一般化した豊富な経験がある
- シードオーディエンス、CRMまたは顧客サンプル、既知のコンバージョンユーザーを基に、傾向スコア、分類、類似度、ランキング、ポジティブ・アンラベルド手法で類似オーディエンスモデルを開発した実務経験がある
- GLM、XGBoostまたはLightGBM、アンサンブル、埋め込み、大規模行動データセットに対して、高度な機械学習と特徴量エンジニアリングを適用できる
- リフトまたはゲイン、precision@Kまたはrecall@K、確率キャリブレーション、A/Bテスト、安定性分析、ドリフトモニタリングを用いてモデルを検証できる
- scikit-learn、pandas、NumPyを含むPythonとSQLを自在に扱える
- 大規模クラウドデータプラットフォームおよび本番機械学習またはMLOpsの経験があれば望ましい
- 明確にコミュニケーションでき、強固な定量的基礎を持つ
- 関連する定量分野の学士号または修士号を有する。博士号は望ましいが必須ではない
福利厚生
- 競争力のある報酬
- 民間医療保険
- フレンドリーで多様性に富む国際的な職場環境
- 急成長するコネクテッドTV業界で挑戦的な仕事に取り組みながら、専門能力を伸ばせる機会
- 資金力があり高成長を続ける企業に早期から加わり、数百万人に影響を与えることが期待される製品と事業の形成に携われる機会