Cint je globálna technologická spoločnosť pôsobiaca v oblasti prieskumu trhu, ktorá prevádzkuje Cint Exchange – programatické trhovisko s prieskumami prepájajúce prieskumy s respondentmi v 130 krajinách. Jej platforma podporuje meranie médií, monetizáciu publika, štúdie rastu značky, analýzu vplyvu reklamy a optimalizáciu marketingu v reálnom čase. Cint kombinuje technológie prieskumov s nástrojmi umelej inteligencie a strojového učenia, ktoré pomáhajú chrániť kvalitu a integritu údajov, a slúži organizáciám v oblasti poradenstva, marketingu a prieskumu trhu.
Senior dátový vedec pre meranie médií (práca na diaľku, Spojené kráľovstvo)
Pridajte sa k spoločnosti Cint ako senior dátový vedec a vytvárajte štatistické a modely strojového učenia pre globálnu platformu výskumných technológií. Analyzujte rozsiahle súbory údajov na podporu produktov na meranie médií a získavajte strategické poznatky.
Popis
- Viesť výskum, objavovanie a vývoj modelov strojového učenia pre meranie médií počas celého životného cyklu
- Extrahovať, transformovať a analyzovať rozsiahle súbory údajov s cieľom získavať poznatky, ktoré ovplyvňujú produktovú stratégiu
- Samostatne plánovať, realizovať a udržiavať projekty v oblasti dátovej vedy od začiatku až do konca
- Spolupracovať s tímami inžinierstva a produktového vývoja na návrhu, implementácii, nasadení a priebežnej validácii modelov
- Vytvárať, overovať a udržiavať štatistické modely a modely strojového učenia
- Priebežne vyhodnocovať a overovať interné a externé produktové metodiky
- Prekladať komplexné štatistické výsledky do vizualizácií a prezentácií pre technické aj netechnické zainteresované strany
- Jasne prezentovať zistenia a štatistické odporúčania rôznym obchodným a technickým cieľovým skupinám
Požiadavky
- Magisterské vzdelanie alebo ekvivalent v odbore štatistika, kvantitatívne vedy, dátová veda, operačný výskum alebo iná kvantitatívna disciplína
- Aspoň päť rokov skúseností v oblasti dátovej vedy, ideálne v prieskume trhu alebo reklamnej analytike
- Schopnosť samostatne spracúvať, analyzovať a interpretovať rozsiahle súbory údajov
- Pokročilé znalosti štatistických metód vrátane rozdelení, testovania hypotéz, parametrických a neparametrických testov, návrhu prieskumov, teórie výberu vzoriek, experimentálneho návrhu, regresného alebo prediktívneho modelovania a stochastického modelovania alebo simulácie
- Dôkladné znalosti metód strojového učenia, ako sú zhlukovanie, regresia a modely založené na stromoch
- Praktické skúsenosti s uplatňovaním štatistických metód a modelovacích techník
- Silné analytické schopnosti a dôsledný dôraz na validáciu a presnosť údajov
- Schopnosť samostatne skúmať a osvojovať si nové metódy, nástroje a techniky
- Samostatný prístup k realizácii projektov od začiatku do konca s minimálnym dohľadom
- Pokročilá znalosť jazyka Python na štatistickú analýzu a implementáciu strojového učenia
- Skúsenosti s meraním médií a digitálnou atribúciou sú výhodou
- Skúsenosti s multivariantným testovaním sú výhodou
- Skúsenosti s prediktívnym modelovaním sú výhodou
- Skúsenosti s prepájaním údajov z prieskumov postojov s behaviorálnymi údajmi o nákupoch na modelovanie a kvantifikáciu výsledkov sú výhodou
- Skúsenosti s metodikami online prieskumov sú výhodou
- Schopnosť písať a optimalizovať SQL dotazy a skúsenosti s technológiami veľkých dát, ako je Spark, sú výhodou; každá z týchto zručností sa považuje za prínos
- Skúsenosti s technológiami veľkých dát, ako je Spark, sú výhodou
Benefity
- K dispozícii sú možnosti práce na diaľku
- Kultúra zameraná na rast zamestnancov a profesionálny rozvoj
- Príležitosti na spoluprácu s tímami v rôznych krajinách a regiónoch
- Záväzok k rozmanitosti, rovnosti a inklúzii
- Pre pohovor a prijímací proces je k dispozícii príručka používania umelej inteligencie