Nielsen je globalno podjetje za merjenje medijev in podatkovno analitiko, ki podjetjem pomaga razumeti občinstva na televiziji, digitalnih platformah, v pretočnih vsebinah in avdiu. Njegova ponudba Nielsen ONE združuje merjenje različnih medijev ter zagotavlja jasnejši vpogled v to, kako ljudje uživajo vsebine in kako uspešne so medijske kampanje. Podjetje združuje obsežno podatkovno infrastrukturo z metodologijami, ki temeljijo na panelih, da bi pridobilo vpoglede v vedenje potrošnikov, medijsko načrtovanje in učinkovitost trženja. Nielsen deluje na področjih medijev, podatkovne analitike in trženja ter poudarja podporo vključujočemu delovnemu okolju z raznolikimi ekipami in skupinami zaposlenih za poslovne vire.
Podatkovni znanstvenik v Mehiki (delo na daljavo)
Razvijajte statistične modele in modele strojnega učenja za Nielsenovo dejavnost merjenja medijskega občinstva. Gradite podatkovne cevovode za produkcijsko okolje in zagotavljajte analitiko, ki odgovarja na potrebe strank.
Opis
- Načrtovanje, razvoj, uvedba in testiranje ekonometričnih, statističnih, optimizacijskih modelov ter modelov strojnega učenja
- Ustvarjanje napovednih modelov in kode za produkcijske procese merjenja občinstva z napravami PPM Wearables
- Gradnja podatkovnih cevovodov, izvajanje analiz in sporočanje ugotovitev
- Sodelovanje z deležniki pri razvoju jasnih priporočil in rešitev, ki temeljijo na podatkih
- Razvijanje strokovnega znanja o metodologiji vzorčenja PPM, merjenju občinstva in strategijah upravljanja panela
- Poizvedovanje po velikih relacijskih podatkovnih zbirkah za podporo analizam in zahtevam
- Izvajanje kompleksnih analiz in vizualizacij podatkov s Pythonom, Tableaujem, R-om in primerljivimi orodji
- Vzdrževanje in izboljševanje podatkovnih algoritmov za metodologijo vzorca PPM v produkcijskem okolju, kjer je čas ključnega pomena
- Vzdrževanje in posodabljanje oddelčnih postopkov, kontrolnih seznamov in kazalnikov uspešnosti
- Prispevanje k medfunkcijskim ekipam in ključnim projektom, ki vključujejo opredelitev zahtev, razvoj programske opreme in testiranje
- Obravnavanje zahtev notranjih in zunanjih strank z rešitvami, ki temeljijo na podatkih
- Uvajanje preverjanj kakovosti za prepoznavanje in odpravljanje napak pri produkcijski obdelavi in analizi
- Vodenje pregledov kode ter spodbujanje modularne kode, enotestiranja in praks CI/CD za podporo kakovosti, stabilnosti in razširljivosti izdelka
Zahteve
- Diploma ali višja stopnja iz matematike, statistike, računalništva, podatkovne znanosti, podatkovnega inženirstva ali sorodnega področja
- Vsaj 3 leta poklicnih izkušenj na področju statistike, podatkovne znanosti ali sorodnem področju
- Vsaj 3 leta izkušenj z obdelavo, analizo in interpretacijo kompleksnih virov podatkov
- Vsaj 3 leta izkušenj z uporabo Pythona, PySparka in SQL za razvoj podatkovnih cevovodov
- Vsaj 3 leta izkušenj z ustvarjanjem vizualizacij podatkov v Tableauju ali primerljivih orodjih
- Izkušnje z delom v oblačnih okoljih, kot je AWS
- Izkušnje z orodji DevOps, nadzorom izvorne kode in delovnimi tokovi CI/CD z uporabo GitLaba ali podobnih platform
- Sposobnost vodenja projektov in določanja prednostnih nalog pri več nalogah
- Jasne komunikacijske sposobnosti in sposobnost upravljanja nasprotujočih si prednostnih nalog v hitrem okolju
- Pripravljenost ocenjevati nove rešitve in hitro ponavljati izboljšave kot odziv na povratne informacije strank
- Strateški pogled in razumevanje, kako vpogledi iz podatkov vplivajo na cilje izdelkov in poslovanja
- Izjemna sposobnost reševanja problemov
- Sposobnost samostojnega dela in reševanja problemov v medfunkcijskih ekipah
- Zaželeno: delovno poznavanje ANOVE, hi-kvadratnih testov, korelacije, regresije in Studentovega t-testa
- Zaželeno: izkušnje s poizvedovanjem po velikih zbirkah podatkov s SQL ter delom s strukturami Oracle, Netezza, podatkovnih skladišč in podatkovnih jezer
Ugodnosti
- Možnost dela na daljavo
- Delodajalec z enakimi možnostmi ter raznolikim in vključujočim delovnim okoljem
- Možnost prispevati k projektom merjenja medijev z velikim vplivom v sodelovanju z globalnimi ekipami