Cint, Cint Exchange platformını işleten küresel bir pazar araştırması teknoloji şirketidir. Programatik bir araştırma pazaryeri olan Cint Exchange, 130 ülkedeki katılımcılarla anketleri bir araya getirir. Platform; medya ölçümünü, kitlelerin paraya dönüştürülmesini, marka etkisi araştırmalarını, reklam etkisi analizini ve gerçek zamanlı pazarlama optimizasyonunu destekler. Cint, veri kalitesini ve bütünlüğünü korumaya yardımcı olmak üzere tasarlanmış yapay zekâ ve makine öğrenimi araçlarını anket teknolojisiyle birleştirerek danışmanlık, pazarlama ve pazar araştırması alanlarındaki kuruluşlara hizmet sunar.
Kıdemli Veri Bilimcisi, Medya Ölçümleme (Uzaktan, Birleşik Krallık)
Cint'e katılarak küresel bir araştırma teknolojisi platformu için istatistiksel ve makine öğrenimi modelleri geliştiren Kıdemli Veri Bilimcisi olun. Medya ölçümleme ürünlerini desteklemek ve stratejik içgörüler üretmek için büyük ölçekli veri kümelerini analiz edin.
Açıklama
- Medya ölçümleme için makine öğrenimi modellerinde araştırma, keşif ve tüm yaşam döngüsünü kapsayan geliştirme çalışmalarına liderlik etmek
- Ürün yol haritasını şekillendiren içgörüler üretmek için büyük veri kümelerini çıkarmak, dönüştürmek ve analiz etmek
- Veri bilimi projelerini başlangıçtan tamamlanmaya kadar bağımsız olarak planlamak, yürütmek ve sürdürmek
- Model tasarımı, uygulaması, dağıtımı ve sürekli doğrulanması konularında mühendislik ve ürün ekipleriyle iş birliği yapmak
- İstatistiksel ve makine öğrenimi modelleri geliştirmek, doğrulamak ve sürdürmek
- Dahili ve harici ürün metodolojilerini sürekli olarak değerlendirmek ve doğrulamak
- Karmaşık istatistiksel sonuçları teknik ve teknik olmayan paydaşlar için görselleştirmelere ve sunumlara dönüştürmek
- Bulguları ve istatistiksel önerileri farklı iş ve teknik kitlelere açıkça sunmak
Gereksinimler
- İstatistik, nicel bilimler, veri bilimi, yöneylem araştırması veya başka bir nicel disiplinde yüksek lisans derecesi ya da eşdeğeri
- Tercihen pazar araştırması veya reklam analitiği alanında en az beş yıllık veri bilimi deneyimi
- Büyük veri kümelerini bağımsız olarak işleme, analiz etme ve yorumlama becerisi
- Dağılımlar, hipotez testleri, parametrik ve parametrik olmayan testler, anket tasarımı, örnekleme teorisi, deney tasarımı, regresyon veya tahmine dayalı modelleme ve stokastik modelleme ya da simülasyon dahil olmak üzere istatistiksel yöntemler hakkında ileri düzey bilgi
- Kümeleme, regresyon ve ağaç tabanlı modeller gibi makine öğrenimi yöntemlerini güçlü biçimde anlama
- İstatistiksel ve modelleme tekniklerini uygulamaya yönelik pratik deneyim
- Veri doğrulama ve doğruluğa titiz şekilde odaklanan güçlü analitik yetenek
- Yeni yöntemleri, araçları ve teknikleri bağımsız olarak araştırma ve öğrenme becerisi
- Projeleri asgari gözetimle baştan sona yürütmeye yönelik öz yönlendirmeli yaklaşım
- İstatistiksel analiz ve makine öğrenimi uygulaması için Python bilgisi
- Medya ölçümleme ve dijital ilişkilendirme deneyimi tercih sebebidir
- Çok değişkenli test deneyimi tercih sebebidir
- Tahmine dayalı modelleme deneyimi tercih sebebidir
- Sonuçları modellemek ve nicelleştirmek için tutumsal anket verilerini davranışsal satın alma verileriyle ilişkilendirme deneyimi tercih sebebidir
- Çevrim içi anket metodolojileri deneyimi tercih sebebidir
- SQL sorguları yazma ve optimize etme becerisi ile Spark gibi büyük veri teknolojileri deneyimi tercih sebebidir; bu becerilerin her biri avantaj olarak değerlendirilir
- Spark gibi büyük veri teknolojileriyle deneyim tercih sebebidir
Yan Haklar
- Uzaktan çalışma seçenekleri sunulur
- Çalışanların gelişimine ve mesleki ilerlemesine odaklanan bir kültür
- Farklı ülke ve bölgelerdeki ekiplerle iş birliği yapma fırsatları
- Çeşitlilik, eşitlik ve kapsayıcılığa bağlılık
- Mülakat ve işe alım süreci için bir yapay zekâ kullanım kılavuzu sunulur