Titan OS rozwija niezależny europejski system operacyjny dla telewizorów podłączonych do internetu, współpracując z producentami telewizorów i dostawcami treści, aby oglądanie było bardziej spersonalizowane i łatwiejsze w nawigacji. Oparta na treściach platforma firmy łączy serwisy streamingowe i kanały linearne, pomagając widzom odkrywać, co warto obejrzeć, dzięki spersonalizowanym rekomendacjom oraz uzyskiwać dostęp do treści za pomocą jednego pilota. Firma zapewnia również producentom urządzeń i nadawcom narzędzia do dostosowywania interfejsu, integracji aplikacji i kanałów oraz monetyzacji odbiorców poprzez możliwości podziału przychodów.
Starszy specjalista ds. danych, modelowanie odbiorców CTV — Titan OS (praca hybrydowa, Barcelona)
Twórz predykcyjne modele odbiorców dla platformy reklamowej Connected TV systemu Titan OS. Wykorzystuj teorię doboru próby i uczenie maszynowe do ekstrapolowania populacji klientów na podstawie niepełnych danych.
Opis
- Rozszerzać grupy bazowe i próby odbiorców do wartościowych kohort w całej populacji Connected TV
- Stosować ważenie, kalibrację, MRP i metody hierarchiczne, aby wiarygodnie ekstrapolować wyniki z niepełnych lub niereprezentatywnych prób
- Tworzyć modele skłonności, klasyfikacji, podobieństwa, rankingowe i positive-unlabelled w celu znajdowania użytkowników o silnym podobieństwie do grup bazowych
- Projektować wiarygodne cechy behawioralne i kontekstowe na podstawie danych o zdarzeniach na dużą skalę, ograniczając wyciek zmiennej docelowej i niestabilność modeli
- Badać obciążenie doboru, luki w pokryciu i przesunięcie kowariatów oraz wyjaśniać niepewność szacunków dotyczących odbiorców
- Oceniać przyrost, precision i recall, kalibrację oraz stabilność za pomocą prób odłożonych, testów czasowych i geograficznych oraz obserwowanych wyników kampanii
- Wdrażać skuteczne modele za pośrednictwem skalowalnych potoków z kontrolą wersji, wykrywaniem dryfu, monitorowaniem i ponownym trenowaniem
- Współpracować z zespołami Produktu, Sprzedaży i Inżynierii, ustanawiając jednocześnie rygorystyczne standardy modelowania w całym zespole Data
Wymagania
- Co najmniej 8 lat doświadczenia zawodowego w Data Science, statystyce stosowanej, badaniach ilościowych, ekonometrii lub pokrewnej dziedzinie
- Dogłębna wiedza statystyczna obejmująca teorię doboru próby, estymację, wnioskowanie, rachunek prawdopodobieństwa, kwantyfikację niepewności i projektowanie eksperymentów
- Znaczne doświadczenie w uogólnianiu prób na populacje z wykorzystaniem poststratyfikacji, rakingu, kalibracji lub ważenia według skłonności, modeli hierarchicznych albo MRP
- Praktyczne doświadczenie w tworzeniu modeli ML wyszukiwania podobnych użytkowników na podstawie grup bazowych, prób CRM lub klientów albo znanych konwertujących użytkowników z użyciem metod skłonności, klasyfikacji, podobieństwa, rankingowych lub positive-unlabelled
- Stosowanie zaawansowanego uczenia maszynowego i inżynierii cech, w tym GLM, XGBoost lub LightGBM, modeli zespołowych, embeddingów i dużych zbiorów danych behawioralnych
- Walidowanie modeli za pomocą lift lub gains, precision@K lub recall@K, kalibracji prawdopodobieństw, testów A/B, analizy stabilności i monitorowania dryfu
- Biegła znajomość języków Python i SQL, w tym scikit-learn, pandas i NumPy
- Doświadczenie z wielkoskalowymi chmurowymi platformami danych oraz produkcyjnym ML lub MLOps będzie dużym atutem
- Jasna komunikacja i mocne podstawy ilościowe
- Wykształcenie BS lub MS w odpowiedniej dziedzinie ilościowej; stopień PhD będzie dodatkowym atutem, ale nie jest wymagany
Benefity
- Konkurencyjne wynagrodzenie
- Prywatne ubezpieczenie zdrowotne
- Przyjazne, różnorodne i międzynarodowe środowisko pracy
- Możliwości rozwoju zawodowego dzięki ambitnym zadaniom w szybko rozwijającej się branży Connected TV
- Możliwość dołączenia na wczesnym etapie do dobrze finansowanej, szybko rozwijającej się firmy oraz współtworzenia produktu i biznesu, które mają wywrzeć wpływ na miliony osób