Cint
Cint
Cint er et globalt teknologiselskap innen markedsundersøkelser som driver Cint Exchange, en programmert markedsplass for undersøkelser som kobler spørreundersøkelser med respondenter i 130 land. Plattformen støtter mediemåling, inntektsgenerering fra målgrupper, merkevareløftstudier, analyse av reklameeffekt og optimalisering av markedsføring i sanntid. Cint kombinerer undersøkelsesteknologi med verktøy for kunstig intelligens og maskinlæring, utviklet for å bidra til å beskytte datakvalitet og dataintegritet, og betjener organisasjoner innen rådgivning, markedsføring og markedsundersøkelser.

Senior dataforsker, Brasil (fjernarbeid)

Lede statistisk modellering og maskinlæring for Cints produkter for mediemåling. Gjøre store, komplekse datasett om til innsikt som styrer produktstrategi og -utvikling.

Beskrivelse

  • Utforme statistiske metoder og kodebaser for maskinlæring for produkter innen mediemåling.
  • Lede forskning, utforskning og utvikling av statistiske modeller og maskinlæringsmodeller gjennom hele livssyklusen.
  • Analysere store, komplekse datasett for å skape innsikt til beslutninger om produktstrategi og veikart.
  • Administrere datavitenskapelige initiativer fra planlegging til vedlikehold med begrenset oppfølging.
  • Samarbeide med ingeniør- og produktteam om utforming, utrulling, implementering og validering av skalerbare maskinlæringsmodeller.
  • Bygge, validere og vedlikeholde statistiske modeller og maskinlæringsmodeller.
  • Kontinuerlig vurdere og validere interne og eksterne produktmetoder.
  • Gjøre statistiske resultater om til visualiseringer og presentasjoner for tekniske og ikke-tekniske målgrupper.
  • Presentere funn og statistiske anbefalinger tydelig for ulike forretningsmessige og tekniske interessenter.

Krav

  • Mastergrad eller tilsvarende innen statistikk, kvantitative fag, datavitenskap, operasjonsanalyse eller et annet kvantitativt fagområde.
  • Minst fem års erfaring med datavitenskap, helst innen markedsundersøkelser eller reklameanalyse.
  • Evne til å arbeide selvstendig med, analysere og tolke store datasett.
  • Sterk forståelse av avanserte statistiske konsepter, inkludert fordelinger, hypotesetesting, parametriske og ikke-parametriske tester, undersøkelsesdesign, utvalgsteori, eksperimentelt design, regresjons- eller prediktiv modellering samt stokastisk modellering eller simulering.
  • Sterk kunnskap om maskinlæringsmetoder, inkludert klynging, regresjon og trebaserte modeller, samt deres praktiske avveininger.
  • Praktisk erfaring med å anvende statistiske metoder og modelleringsteknikker.
  • Sterke analytiske evner med nøye oppmerksomhet på datavalidering og nøyaktighet.
  • Evne til selvstendig å undersøke og lære ukjente metoder, verktøy og teknikker.
  • Selvstendig arbeidsform for å levere prosjekter fra oppstart til ferdigstillelse med begrenset oppfølging.
  • Gode kunnskaper i Python for statistisk analyse og implementering av maskinlæring.
  • Erfaring med mediemåling og digital attribusjon er en fordel.
  • Erfaring med multivariat testing er en fordel.
  • Erfaring med prediktiv modellering er en fordel.
  • Erfaring med å koble holdningsbaserte undersøkelsesdata med atferdsbaserte kjøpsdata for å modellere og kvantifisere resultater er en fordel.
  • Erfaring med metoder for nettbaserte undersøkelser er en fordel.
  • Evne til å skrive og optimalisere SQL-spørringer er en fordel.
  • Erfaring med stordata-teknologier som Spark er en fordel.

Relaterte jobber

Peraton

Peraton-direktør for forretningsutvikling, DIA

Peraton

Led Peratons forretningsutvikling på tvers av Defense Intelligence Agencys oppdrag, fra strategisk kontoplanlegging til tilbudslevering. Form muligheter, kunderelasjoner og partnerskap for å utvide selskapets arbeid med nasjonal sikkerhet.

Åpne
Peraton

Peraton – direktør for forretningsutvikling innen forsvarsetterretning

Peraton

Led forretningsutviklingen for Peratons DIA-portefølje, form muligheter innen forsvarsetterretning og styr komplekse tilbudsløp. Bygg strategiske kunderelasjoner og utvikle salgspipelinen på tvers av etterretnings- og forsvarsorganisasjoner.

Åpne