Cint — глобальна технологічна компанія у сфері маркетингових досліджень, яка керує Cint Exchange — програмною дослідницькою платформою, що поєднує опитування з респондентами у 130 країнах. Платформа підтримує вимірювання медіааудиторії, монетизацію аудиторії, дослідження впливу бренду, аналіз впливу реклами та оптимізацію маркетингу в реальному часі. Cint поєднує технології проведення опитувань з інструментами штучного інтелекту й машинного навчання, розробленими для захисту якості та цілісності даних, і обслуговує організації у сфері консалтингу, маркетингу та маркетингових досліджень.
Провідний фахівець із роботи з даними, Бразилія (віддалено)
Керуйте статистичним моделюванням і машинним навчанням для продуктів Cint у сфері вимірювання медіа. Перетворюйте великі й складні набори даних на висновки, що визначають стратегію та розвиток продуктів.
Опис
- Розробляйте статистичні методи й кодові бази машинного навчання для продуктів у сфері вимірювання медіа.
- Керуйте дослідженнями, вивченням і повним циклом розробки статистичних моделей і моделей машинного навчання.
- Аналізуйте великі й складні набори даних, щоб отримувати висновки для продуктової стратегії та рішень щодо дорожньої карти.
- Керуйте ініціативами у сфері роботи з даними — від планування до супроводу — з мінімальним наглядом.
- Співпрацюйте з інженерними та продуктовими командами над проєктуванням, розгортанням, упровадженням і перевіркою масштабованих моделей машинного навчання.
- Створюйте, перевіряйте й супроводжуйте статистичні моделі та моделі машинного навчання.
- Постійно оцінюйте й перевіряйте внутрішні та зовнішні методології продуктів.
- Перетворюйте статистичні результати на візуалізації та презентації для технічної й нетехнічної аудиторії.
- Чітко презентуйте результати та статистичні рекомендації різним бізнесовим і технічним зацікавленим сторонам.
Вимоги
- Ступінь магістра або еквівалент у галузі статистики, кількісних наук, аналізу даних, дослідження операцій або іншої кількісної дисципліни.
- Щонайменше п’ять років досвіду роботи у сфері аналізу даних, бажано в маркетингових дослідженнях або рекламній аналітиці.
- Уміння самостійно опрацьовувати, аналізувати й інтерпретувати великі набори даних.
- Глибоке знання передових статистичних концепцій, зокрема розподілів, перевірки гіпотез, параметричних і непараметричних тестів, розроблення опитувань, теорії вибірки, планування експериментів, регресійного або прогностичного моделювання, а також стохастичного моделювання чи симуляції.
- Глибоке знання методів машинного навчання, зокрема кластеризації, регресії та моделей на основі дерев, а також практичних компромісів між ними.
- Практичний досвід застосування статистичних методів і методів моделювання.
- Сильні аналітичні здібності та уважність до перевірки даних і точності.
- Здатність самостійно досліджувати й опановувати незнайомі методи, інструменти та підходи.
- Самостійний підхід до ведення проєктів від початку до завершення з мінімальним наглядом.
- Володіння Python для статистичного аналізу та реалізації машинного навчання.
- Досвід вимірювання медіа та цифрової атрибуції буде перевагою.
- Досвід багатовимірного тестування буде перевагою.
- Досвід прогностичного моделювання буде перевагою.
- Досвід поєднання даних опитувань щодо ставлення респондентів із поведінковими даними про покупки для моделювання та кількісної оцінки результатів буде перевагою.
- Досвід роботи з методологіями онлайн-опитувань буде перевагою.
- Уміння писати й оптимізувати SQL-запити буде перевагою.
- Досвід роботи з технологіями обробки великих даних, такими як Spark, буде перевагою.