Cint je globalno tehnološko podjetje za tržne raziskave, ki upravlja Cint Exchange, programsko tržnico raziskav, ki povezuje ankete z anketiranci v 130 državah. Njegova platforma podpira merjenje medijev, monetizacijo občinstev, raziskave učinka blagovnih znamk, analizo vpliva oglaševanja in optimizacijo trženja v realnem času. Cint združuje tehnologijo anketiranja z orodji umetne inteligence in strojnega učenja, zasnovanimi za pomoč pri varovanju kakovosti in celovitosti podatkov, ter služi organizacijam na področju svetovanja, trženja in tržnih raziskav.
Višji podatkovni znanstvenik, Brazilija (delo na daljavo)
Vodili boste statistično modeliranje in strojno učenje za Cintove izdelke za merjenje medijev. Velike in zapletene nabore podatkov boste pretvarjali v vpoglede, ki usmerjajo strategijo in razvoj izdelkov.
Opis
- Načrtovati statistične metode in kodne baze za strojno učenje za izdelke za merjenje medijev.
- Voditi raziskave, odkrivanje in celoten razvojni cikel statističnih modelov in modelov strojnega učenja.
- Analizirati velike in zapletene nabore podatkov za pridobivanje vpogledov, ki usmerjajo odločitve o strategiji izdelkov in načrtu razvoja.
- Upravljati pobude na področju podatkovne znanosti od načrtovanja do vzdrževanja z omejenim nadzorom.
- Sodelovati z inženirskimi in produktnimi ekipami pri načrtovanju, uvedbi, implementaciji in potrjevanju razširljivih modelov strojnega učenja.
- Izdelovati, potrjevati in vzdrževati statistične modele in modele strojnega učenja.
- Nenehno ocenjevati in potrjevati notranje in zunanje metodologije izdelkov.
- Pretvarjati statistične rezultate v vizualizacije in predstavitve za tehnično in netehnično občinstvo.
- Jasno predstavljati ugotovitve in statistična priporočila različnim poslovnim in tehničnim deležnikom.
Zahteve
- Magisterij ali enakovredna izobrazba iz statistike, kvantitativnih ved, podatkovne znanosti, operacijskih raziskav ali druge kvantitativne discipline.
- Vsaj pet let izkušenj na področju podatkovne znanosti, po možnosti na področju tržnih raziskav ali analitike oglaševanja.
- Samostojnost pri obdelavi, analiziranju in razlagi velikih naborov podatkov.
- Dobro poznavanje naprednih statističnih konceptov, vključno z porazdelitvami, preverjanjem hipotez, parametričnimi in neparametričnimi testi, načrtovanjem anket, teorijo vzorčenja, eksperimentalnim načrtovanjem, regresijskim ali napovednim modeliranjem ter stohastičnim modeliranjem ali simulacijo.
- Dobro poznavanje metod strojnega učenja, vključno z gručenjem, regresijo in modeli na osnovi dreves, skupaj z njihovimi praktičnimi kompromisi.
- Praktične izkušnje z uporabo statističnih tehnik in tehnik modeliranja.
- Močne analitične sposobnosti ter skrbna pozornost do preverjanja podatkov in natančnosti.
- Sposobnost samostojnega raziskovanja in učenja neznanih metod, orodij in tehnik.
- Samostojen pristop k izvedbi projektov od začetka do zaključka z omejenim nadzorom.
- Znanje Pythona za statistično analizo in implementacijo strojnega učenja.
- Izkušnje z merjenjem medijev in digitalnim pripisovanjem so prednost.
- Izkušnje z multivariatnim testiranjem so prednost.
- Izkušnje z napovednim modeliranjem so prednost.
- Izkušnje s povezovanjem podatkov anket o stališčih s podatki o nakupnem vedenju za modeliranje in količinsko opredelitev rezultatov so prednost.
- Izkušnje z metodologijami spletnih anket so prednost.
- Sposobnost pisanja in optimiziranja poizvedb SQL je prednost.
- Izkušnje s tehnologijami velikih podatkov, kot je Spark, so prednost.