Cint to globalna firma technologiczna działająca w obszarze badań rynku, która prowadzi Cint Exchange — programistyczną platformę badawczą łączącą ankiety z respondentami w 130 krajach. Platforma obsługuje pomiar mediów, monetyzację odbiorców, badania wpływu marki, analizę skuteczności reklam oraz optymalizację marketingu w czasie rzeczywistym. Cint łączy technologie ankietowe z narzędziami sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego zaprojektowanymi z myślą o ochronie jakości i integralności danych, obsługując organizacje z sektora doradztwa, marketingu i badań rynku.
Starszy specjalista ds. danych, Brazylia (praca zdalna)
Kieruj modelowaniem statystycznym i uczeniem maszynowym dla produktów Cint do pomiaru mediów. Przekształcaj duże, złożone zbiory danych w spostrzeżenia wspierające strategię i rozwój produktów.
Opis
- Projektuj metody statystyczne i bazy kodu uczenia maszynowego dla produktów do pomiaru mediów.
- Kieruj badaniami, analizą i pełnym cyklem rozwoju modeli statystycznych oraz modeli uczenia maszynowego.
- Analizuj duże, złożone zbiory danych, aby generować spostrzeżenia na potrzeby strategii produktu i decyzji dotyczących harmonogramu rozwoju.
- Zarządzaj inicjatywami z zakresu data science — od planowania po utrzymanie — przy ograniczonym nadzorze.
- Współpracuj z zespołami inżynieryjnymi i produktowymi przy projektowaniu, wdrażaniu, implementacji i walidacji skalowalnych modeli uczenia maszynowego.
- Twórz, waliduj i utrzymuj modele statystyczne oraz modele uczenia maszynowego.
- Stale oceniaj i waliduj wewnętrzne oraz zewnętrzne metodologie produktów.
- Przekształcaj wyniki statystyczne w wizualizacje i prezentacje dla odbiorców technicznych i nietechnicznych.
- Jasno przedstawiaj wyniki i rekomendacje statystyczne różnym interesariuszom biznesowym i technicznym.
Wymagania
- Wykształcenie wyższe na poziomie magisterskim lub równoważne w dziedzinie statystyki, nauk ilościowych, data science, badań operacyjnych lub innej dyscypliny ilościowej.
- Co najmniej pięć lat doświadczenia w obszarze data science, najlepiej w badaniach rynku lub analityce reklamowej.
- Samodzielność w przetwarzaniu, analizowaniu i interpretowaniu dużych zbiorów danych.
- Bardzo dobra znajomość zaawansowanych pojęć statystycznych, w tym rozkładów, testowania hipotez, testów parametrycznych i nieparametrycznych, projektowania badań ankietowych, teorii doboru próby, projektowania eksperymentów, modelowania regresyjnego lub predykcyjnego oraz modelowania stochastycznego lub symulacji.
- Bardzo dobra znajomość metod uczenia maszynowego, w tym klasteryzacji, regresji i modeli opartych na drzewach, wraz ze zrozumieniem ich praktycznych kompromisów.
- Praktyczne doświadczenie w stosowaniu technik statystycznych i modelowania.
- Bardzo dobre zdolności analityczne oraz dbałość o walidację danych i dokładność.
- Umiejętność samodzielnego badania i poznawania nieznanych metod, narzędzi i technik.
- Samodzielność w prowadzeniu projektów od rozpoczęcia do zakończenia przy ograniczonym nadzorze.
- Biegłość w Pythonie na potrzeby analizy statystycznej i implementacji uczenia maszynowego.
- Doświadczenie w pomiarze mediów i atrybucji cyfrowej będzie dodatkowym atutem.
- Doświadczenie w testach wielowymiarowych będzie dodatkowym atutem.
- Doświadczenie w modelowaniu predykcyjnym będzie dodatkowym atutem.
- Doświadczenie w łączeniu danych ankietowych dotyczących postaw z behawioralnymi danymi zakupowymi w celu modelowania i ilościowego określania wyników będzie dodatkowym atutem.
- Doświadczenie w metodologiach badań ankietowych online będzie dodatkowym atutem.
- Umiejętność pisania i optymalizowania zapytań SQL będzie dodatkowym atutem.
- Doświadczenie z technologiami big data, takimi jak Spark, będzie dodatkowym atutem.