Titan OS izstrādā neatkarīgu Eiropas operētājsistēmu viedtelevizoriem un sadarbojas ar televizoru ražotājiem un satura nodrošinātājiem, lai skatīšanās pieredze būtu personalizētāka un satura pārlūkošana – vienkāršāka. Tās uz saturu orientētā platforma apvieno straumēšanas pakalpojumus un lineāros kanālus, palīdz skatītājiem atrast, ko skatīties, izmantojot pielāgotus ieteikumus, un nodrošina piekļuvi saturam ar vienu tālvadības pulti. Uzņēmums arī nodrošina ierīču ražotājiem un raidorganizācijām rīkus saskarnes pielāgošanai, lietotņu un kanālu integrēšanai, kā arī auditorijas monetizācijai, izmantojot ieņēmumu dalīšanas iespējas.
Vecākais datu zinātnieks, CTV auditorijas modelēšana – Titan OS (hibrīddarbs Barselonā)
Izstrādā prognozējošus auditorijas modeļus Titan OS savienotās televīzijas reklāmas platformai. Izmanto izlases teoriju un mašīnmācīšanos, lai ekstrapolētu klientu populācijas no nepilnīgiem datiem.
Apraksts
- Paplašini sākuma un izlašu auditorijas augstas vērtības kohortās plašākā savienotās televīzijas populācijā
- Izmanto svēršanu, kalibrēšanu, MRP un hierarhiskas metodes, lai uzticami ekstrapolētu no nepilnīgām vai nereprezentatīvām izlasēm
- Izstrādā tieksmes, klasifikācijas, līdzības, ranžēšanas un pozitīvi neiezīmētu datu modeļus, lai atrastu lietotājus ar spēcīgu saistību ar sākuma auditorijām
- Izveido uzticamus uzvedības un konteksta raksturlielumus no liela mēroga notikumu datiem, ierobežojot mērķa noplūdi un modeļa nestabilitāti
- Izpēti atlases nobīdi, pārklājuma nepilnības un kovariātu nobīdi, kā arī izskaidro auditorijas aplēšu nenoteiktību
- Novērtē pieaugumu, precizitāti un atsaukšanu, kalibrāciju un stabilitāti, izmantojot aizturētas kontroles izlases, laika un ģeogrāfiskos testus un faktiskos kampaņu rezultātus
- Ievies veiksmīgos modeļus mērogojamos datu apstrādes procesos, izmantojot versiju kontroli, nobīdes noteikšanu, uzraudzību un pārkvalificēšanu
- Sadarbojies ar produktu, komerciālajām un inženierijas komandām, vienlaikus izveidojot stingrus modelēšanas standartus visā datu komandā
Prasības
- Tev ir vismaz 8 gadu profesionālā pieredze datu zinātnē, lietišķajā statistikā, kvantitatīvajā pētniecībā, ekonometrijā vai cieši saistītā jomā
- Tev ir dziļas statistikas zināšanas, kas aptver izlases teoriju, novērtēšanu, statistisko secināšanu, varbūtību teoriju, nenoteiktības kvantificēšanu un eksperimentu plānošanu
- Tev ir ievērojama pieredze izlašu vispārināšanā uz populācijām, izmantojot poststratifikāciju, raking, kalibrēšanu vai tieksmes svēršanu, hierarhiskos modeļus vai MRP
- Tev ir praktiska pieredze ML līdzīgās auditorijas modeļu izstrādē, izmantojot sākuma auditorijas, CRM vai klientu izlases vai zināmus konvertējušos lietotājus, kā arī tieksmes, klasifikācijas, līdzības, ranžēšanas vai pozitīvi neiezīmētu datu metodes
- Tu pielieto progresīvu mašīnmācīšanos un raksturlielumu inženieriju GLM, XGBoost vai LightGBM, ansambļu, iegulumu un lielu uzvedības datu kopu jomā
- Tu validē modeļus, izmantojot pieauguma vai gains rādītājus, precision@K vai recall@K, varbūtību kalibrēšanu, A/B testēšanu, stabilitātes analīzi un nobīdes uzraudzību
- Tu brīvi strādā ar Python un SQL, tostarp scikit-learn, pandas un NumPy
- Pieredze ar liela mēroga mākoņdatu platformām un ražošanas ML vai MLOps ir ļoti vēlama
- Tu skaidri komunicē un tev ir spēcīgi kvantitatīvie pamati
- Tev ir bakalaura vai maģistra grāds atbilstošā kvantitatīvā jomā; doktora grāds būs priekšrocība, bet nav obligāts
Priekšrocības
- Konkurētspējīgs atalgojums
- Privātā veselības apdrošināšana
- Draudzīga, daudzveidīga un starptautiska darba vide
- Profesionālās izaugsmes iespējas, veicot izaicinošu darbu strauji augošajā savienotās televīzijas nozarē
- Iespēja agrīnā posmā pievienoties labi finansētam, strauji augošam uzņēmumam un palīdzēt veidot produktu un uzņēmējdarbību, kas, domājams, ietekmēs miljoniem cilvēku