Titan OS razvija neodvisen evropski operacijski sistem za povezane televizorje ter sodeluje s proizvajalci televizorjev in ponudniki vsebin, da bi bilo gledanje bolj prilagojeno in navigacija preprostejša. Njegova platforma, osredotočena na vsebine, združuje pretočne storitve in linearne kanale ter gledalcem pomaga odkrivati, kaj gledati, s prilagojenimi priporočili in dostopati do vsebin z enim daljinskim upravljalnikom. Podjetje proizvajalcem naprav in televizijskim izdajateljem zagotavlja tudi orodja za prilagajanje vmesnika, vključevanje aplikacij in kanalov ter monetizacijo občinstva prek možnosti delitve prihodkov.
Višji podatkovni znanstvenik za modeliranje občinstev CTV – Titan OS (hibridno, Barcelona)
Razvijajte napovedne modele občinstev za oglaševalsko platformo Connected TV sistema Titan OS. Uporabljajte teorijo vzorčenja in strojno učenje za ekstrapolacijo populacij strank iz nepopolnih podatkov.
Opis
- Razširjati začetna in vzorčna občinstva v visokovredne kohorte znotraj širše populacije Connected TV
- Uporabljati uteževanje, kalibracijo, MRP in hierarhične metode za zanesljivo ekstrapolacijo iz nepopolnih ali nereprezentativnih vzorcev
- Razvijati modele nagnjenosti, razvrščanja, podobnosti, rangiranja in pozitivno-neoznačenega učenja za iskanje uporabnikov z močno afiniteto do začetnih občinstev
- Načrtovati zanesljive vedenjske in kontekstualne značilke iz obsežnih podatkov o dogodkih ter omejevati uhajanje ciljne spremenljivke in nestabilnost modelov
- Raziskovati pristranskost izbire, vrzeli v pokritosti in premik kovariatov ter pojasnjevati negotovost pri ocenah občinstev
- Ocenjevati lift, natančnost in priklic, kalibracijo ter stabilnost z uporabo kontrolnih vzorcev, časovnih in geografskih testov ter opaženih rezultatov kampanj
- Uspešne modele uvajati prek skalabilnih cevovodov z nadzorom različic, zaznavanjem drifta, spremljanjem in ponovnim učenjem
- Sodelovati z ekipami za produkt, komercialo in inženiring ter hkrati vzpostavljati stroge standarde modeliranja v celotni podatkovni ekipi
Zahteve
- Imeti najmanj 8 let poklicnih izkušenj na področju podatkovne znanosti, uporabne statistike, kvantitativnih raziskav, ekonometrije ali sorodne discipline
- Izkazovati poglobljeno statistično znanje, ki zajema teorijo vzorčenja, ocenjevanje, inferenco, verjetnost, kvantifikacijo negotovosti in eksperimentalno načrtovanje
- Imeti pomembne izkušnje pri posploševanju vzorcev na populacije z uporabo poststratifikacije, rakinga, kalibracije ali uteževanja po nagnjenosti, hierarhičnih modelov ali MRP
- Imeti praktične izkušnje z razvojem ML lookalike modelov iz začetnih občinstev, CRM-ja ali vzorcev strank oziroma znanih konvertiranih uporabnikov z metodami nagnjenosti, razvrščanja, podobnosti, rangiranja ali pozitivno-neoznačenega učenja
- Uporabljati napredno strojno učenje in inženiring značilk pri modelih GLM, XGBoost ali LightGBM, ansamblih, vektorskih predstavitvah in obsežnih vedenjskih podatkih
- Modele validirati z uporabo lifta ali gains, precision@K ali recall@K, kalibracije verjetnosti, A/B-testiranja, analize stabilnosti in spremljanja drifta
- Tekoče delati s Pythonom in SQL, vključno s scikit-learn, pandas in NumPy
- Izkušnje z obsežnimi podatkovnimi platformami v oblaku ter produkcijskim ML ali MLOps so zelo zaželene
- Jasno komunicirati in imeti trdne kvantitativne temelje
- Imeti diplomo dodiplomskega ali magistrskega študija na relevantnem kvantitativnem področju; doktorat je prednost, vendar ni zahtevan
Ugodnosti
- Konkurenčno plačilo
- Zasebno zdravstveno zavarovanje
- Prijazno, raznoliko in mednarodno delovno okolje
- Priložnosti za strokovni razvoj z zahtevnim delom v hitro rastoči panogi Connected TV
- Priložnost, da se zgodaj pridružite dobro financiranemu hitro rastočemu podjetju ter pomagate oblikovati izdelek in poslovanje, ki naj bi vplivala na milijone ljudi