Sigma Software Group — международная технологическая консалтинговая компания, основанная в 2002 году. Её команды занимаются разработкой программного обеспечения, графическим дизайном, тестированием и технической поддержкой для клиентов из таких отраслей, как автомобилестроение, здравоохранение, телекоммуникации, авиация, банковское дело, игровая индустрия, недвижимость и реклама. Компания нанимает ИТ-специалистов для работы над сложными инженерными проектами и поддерживает профессиональное развитие с помощью наставничества и непрерывного обучения. Возможность удалённой работы является частью рабочей модели компании, а её проекты реализуются для таких организаций, как AstraZeneca, Scania и SAS.
Ведущий специалист по данным — программная реклама (удалённо, Германия/Польша)
Создавайте системы машинного обучения и оптимизации в реальном времени для программной рекламы. Разрабатывайте прогнозные модели для назначения ставок, таргетинга аудитории, конверсий, калибровки и эффективности кампаний.
Описание
- Разрабатывайте цензурированные модели ландшафта ставок для оценки распределений цен клиринга на основе частично наблюдаемых аукционных данных
- Создавайте модели вероятности выигрыша в реальном времени, адаптирующиеся к динамике ценообразования ставок
- Проектируйте иерархические модели оценки лифта со стратегиями выбора на основе доверительных границ
- Создавайте модели склонности к конверсии на основе разреженных, запаздывающих и только агрегированных меток
- Разрабатывайте модели похожих аудиторий с использованием обучения на положительных и неразмеченных данных, а также методов ближайших соседей на основе эмбеддингов
- Внедряйте стратегии калибровки на уровне рекламодателя и независимо оценивайте качество ранжирования и калибровки
- Проектируйте фреймворки офлайн-оценки с использованием оценки по обратной вероятности, дважды робастных оценок и перевзвешивания по важности
- Определяйте стратегии исследования и методы журналирования вероятностей для надёжной корректировки и оценки
- Разрабатывайте методы оптимизации с ограничениями для целей кампаний, ценовых лимитов и таргетинга по объёму
- Поддерживайте диагностику данных, оценку возможностей и подготовку рекомендаций по моделям на основе фактических данных
- Работайте с командой Customer над настройкой после запуска и проверкой эффективности
- Готовьте техническую документацию и материалы для передачи знаний внутренней команде специалистов по данным Customer
- Участвуйте в обсуждениях архитектуры и принятии решений по масштабируемой платформе машинного обучения
Требования
- Не менее пяти лет опыта в машинном обучении или анализе данных с внедрением промышленных моделей, эффективность которых измеряется по бизнес-KPI
- Продвинутые навыки Python, включая NumPy, pandas и scikit-learn
- Уверенные навыки SQL и опыт работы с крупномасштабными наборами данных
- Практический опыт работы с XGBoost, LightGBM или CatBoost
- Глубокое знание регуляризации, методов калибровки и обработки категориальных признаков
- Прочная база в теории вероятностей, статистике, доверительных интервалах и анализе статистической мощности
- Опыт создания признаков из структурированных данных и данных о поведении
- Практический опыт работы с Spark или PySpark
- Практическое понимание фреймворков экспериментов и A/B-тестирования
- Опыт применения продвинутых методов валидации, включая временные разбиения, выявление утечек, анализ дрейфа и метрики по срезам
- Понимание методов интерпретируемости, таких как SHAP и перестановочная важность
- Английский язык на уровне выше среднего или выше
- Сильные аналитические способности и навыки решения задач
- Эффективность в средах с высокой ориентацией на данные
- Сильные навыки коммуникации и взаимодействия с заинтересованными сторонами
- Способность объяснять сложные решения по моделированию технической и нетехнической аудитории
- Проактивный подход и развитое чувство ответственности
- Высокое внимание к деталям и научная строгость в экспериментах и оценке
Преимущества
- Удалённый формат работы
- Работа над технически сложными продуктами
- Сотрудничество с опытными инженерами и специалистами по данным
- Возможность напрямую влиять на крупномасштабные промышленные системы