Titan OS разрабатывает независимую европейскую операционную систему для подключённых телевизоров, сотрудничая с производителями телевизоров и поставщиками контента, чтобы сделать просмотр более персонализированным и удобным. Платформа компании, ориентированная на контент, объединяет потоковые сервисы и линейные телеканалы, помогая зрителям находить, что посмотреть, с помощью персонализированных рекомендаций и получать доступ к контенту с одного пульта. Кроме того, компания предоставляет производителям устройств и вещателям инструменты для настройки интерфейса, интеграции приложений и каналов, а также монетизации аудитории благодаря возможностям распределения доходов.
Ведущий специалист по данным, моделирование аудитории CTV — Titan OS (гибридный формат, Барселона)
Разрабатывайте прогнозные модели аудитории для рекламной платформы Connected TV на базе Titan OS. Применяйте теорию выборки и машинное обучение, чтобы экстраполировать клиентские совокупности по неполным данным.
Описание
- Расширять исходные и выборочные аудитории до ценных когорт во всей совокупности пользователей Connected TV
- Применять взвешивание, калибровку, MRP и иерархические методы для надёжной экстраполяции по неполным или нерепрезентативным выборкам
- Разрабатывать модели склонности, классификации, сходства, ранжирования и positive-unlabelled для поиска пользователей с высокой близостью к исходным аудиториям
- Создавать надёжные поведенческие и контекстные признаки на основе крупномасштабных данных о событиях, ограничивая утечку целевой переменной и нестабильность моделей
- Исследовать смещение отбора, пробелы покрытия и сдвиг ковариат, а также объяснять неопределённость оценок аудитории
- Оценивать прирост, точность и полноту, калибровку и стабильность с помощью отложенных выборок, временного и географического тестирования и наблюдаемых результатов кампаний
- Внедрять успешные модели через масштабируемые конвейеры с контролем версий, обнаружением дрейфа, мониторингом и переобучением
- Работать с командами продукта, коммерческого направления и разработки, одновременно устанавливая строгие стандарты моделирования для всей команды Data
Требования
- Не менее 8 лет профессионального опыта в области Data Science, прикладной статистики, количественных исследований, эконометрики или смежной дисциплины
- Глубокие знания статистики, включая теорию выборки, оценивание, статистический вывод, теорию вероятностей, количественную оценку неопределённости и планирование экспериментов
- Значительный опыт обобщения выборок на генеральные совокупности с использованием постстратификации, итеративного пропорционального подбора, калибровки или взвешивания по склонности, иерархических моделей либо MRP
- Практический опыт разработки ML-моделей поиска похожих пользователей на основе исходных аудиторий, выборок из CRM или клиентских данных либо известных конвертировавшихся пользователей с применением методов склонности, классификации, сходства, ранжирования или positive-unlabelled
- Применение передовых методов машинного обучения и создания признаков, включая GLM, XGBoost или LightGBM, ансамбли, эмбеддинги и крупные массивы поведенческих данных
- Валидация моделей с использованием lift или gains, precision@K или recall@K, калибровки вероятностей, A/B-тестирования, анализа стабильности и мониторинга дрейфа
- Свободное владение Python и SQL, включая scikit-learn, pandas и NumPy
- Опыт работы с облачными платформами для крупномасштабной обработки данных и промышленным ML или MLOps будет большим преимуществом
- Умение ясно излагать мысли и сильная количественная база
- Степень BS или MS в релевантной количественной области; наличие PhD будет преимуществом, но не является обязательным
Преимущества
- Конкурентоспособная компенсация
- Частная медицинская страховка
- Доброжелательная, разнообразная и международная рабочая среда
- Возможности профессионального развития благодаря сложным задачам в быстрорастущей индустрии Connected TV
- Возможность присоединиться к хорошо финансируемой быстрорастущей компании на раннем этапе и помогать формировать продукт и бизнес, которые, как ожидается, будут влиять на миллионы людей