Sigma Software Group to międzynarodowa firma konsultingowa z branży technologicznej, założona w 2002 roku. Jej zespoły zajmują się tworzeniem oprogramowania, projektowaniem graficznym, testowaniem i wsparciem technicznym dla klientów z takich sektorów jak motoryzacja, opieka zdrowotna, telekomunikacja, lotnictwo, bankowość, gry, nieruchomości i reklama. Firma zatrudnia specjalistów IT do pracy nad złożonymi projektami inżynieryjnymi oraz wspiera rozwój zawodowy poprzez mentoring i ciągłe doskonalenie. Możliwość pracy zdalnej jest częścią modelu pracy firmy, a jej projekty są realizowane dla organizacji takich jak AstraZeneca, Scania i SAS.
Starszy specjalista ds. danych — reklama programatyczna (praca zdalna, Niemcy/Polska)
Twórz systemy uczenia maszynowego i optymalizacji w czasie rzeczywistym dla reklamy programatycznej. Opracowuj modele predykcyjne do ustalania stawek, targetowania odbiorców, konwersji, kalibracji i oceny skuteczności kampanii.
Opis
- Opracowuj cenzurowane modele krajobrazu stawek w celu szacowania rozkładów cen rozliczeniowych na podstawie częściowo obserwowanych danych aukcyjnych
- Twórz modele prawdopodobieństwa wygranej działające w czasie rzeczywistym i dostosowujące się do dynamiki cen stawek
- Projektuj hierarchiczne modele estymacji liftu ze strategiami wyboru opartymi na granicach ufności
- Buduj modele skłonności do konwersji na podstawie rzadkich, opóźnionych i wyłącznie zagregowanych etykiet
- Opracowuj modele podobnych odbiorców z wykorzystaniem uczenia pozytywnego i nieoznaczonego oraz metod najbliższych sąsiadów opartych na embeddingach
- Wdrażaj strategie kalibracji na poziomie reklamodawcy oraz niezależnie oceniaj jakość rankingu i kalibracji
- Projektuj ramy oceny offline z wykorzystaniem oceniania przez odwrotne prawdopodobieństwo, estymatorów podwójnie odpornych i ponownego ważenia przez ważność
- Definiuj strategie eksploracji i metody rejestrowania skłonności, aby wspierać wiarygodną korektę i ocenę
- Opracowuj metody optymalizacji z ograniczeniami dla celów kampanii, limitów cenowych i targetowania wolumenu
- Wspieraj diagnostykę danych, ocenę możliwości oraz rekomendacje modeli oparte na dowodach
- Współpracuj z zespołem Customer przy dostrajaniu po uruchomieniu i walidacji wydajności
- Przygotowuj dokumentację techniczną i materiały do przekazywania wiedzy wewnętrznemu zespołowi data science Customer
- Uczestnicz w dyskusjach architektonicznych i decyzjach dotyczących skalowalnej platformy uczenia maszynowego
Wymagania
- Co najmniej pięć lat doświadczenia w uczeniu maszynowym lub data science w dostarczaniu modeli produkcyjnych mierzonych względem KPI biznesowych
- Zaawansowana znajomość Pythona, w tym NumPy, pandas i scikit-learn
- Bardzo dobra znajomość SQL i doświadczenie w pracy z dużymi zbiorami danych
- Praktyczna znajomość XGBoost, LightGBM lub CatBoost
- Solidna wiedza z zakresu regularyzacji, technik kalibracji i przetwarzania cech kategorycznych
- Dobre podstawy prawdopodobieństwa, statystyki, przedziałów ufności i analizy mocy statystycznej
- Doświadczenie w projektowaniu cech na podstawie danych strukturalnych i behawioralnych
- Praktyczne doświadczenie ze Spark lub PySpark
- Praktyczne rozumienie frameworków eksperymentalnych i testów A/B
- Doświadczenie z zaawansowanymi metodami walidacji, w tym podziałami czasowymi, wykrywaniem wycieku danych, analizą dryfu i metrykami dla wycinków
- Znajomość metod wyjaśnialności, takich jak SHAP i ważność permutacyjna
- Znajomość języka angielskiego na poziomie wyższym średniozaawansowanym lub wyższym
- Silne zdolności analityczne i umiejętność rozwiązywania problemów
- Skuteczność w środowiskach opartych w dużej mierze na danych
- Silne umiejętności komunikacyjne i zarządzania interesariuszami
- Umiejętność wyjaśniania złożonych decyzji dotyczących modelowania odbiorcom technicznym i nietechnicznym
- Proaktywne podejście i silne poczucie odpowiedzialności
- Duża dbałość o szczegóły i rygor naukowy w eksperymentach oraz ocenie
Benefity
- Praca zdalna
- Praca nad zaawansowanymi technicznie produktami
- Współpraca z doświadczonymi inżynierami i specjalistami ds. danych
- Bezpośredni wkład w rozwój wielkoskalowych systemów produkcyjnych