Sigma Software Group — міжнародна технологічна консалтингова компанія, заснована у 2002 році. Її команди займаються розробленням програмного забезпечення, графічним дизайном, тестуванням і технічною підтримкою для клієнтів у таких галузях, як автомобілебудування, охорона здоров’я, телекомунікації, авіація, банківська справа, ігрова індустрія, нерухомість і реклама. Компанія наймає ІТ-фахівців для роботи над складними інженерними проєктами та підтримує професійний розвиток за допомогою наставництва й безперервного навчання. Можливість віддаленої роботи є частиною робочої моделі компанії, а її проєкти реалізуються для таких організацій, як AstraZeneca, Scania і SAS.
Провідний фахівець із даних — програматична реклама (віддалено, Німеччина/Польща)
Створюйте системи машинного навчання й оптимізації в реальному часі для програматичної реклами. Розробляйте прогнозні моделі для призначення ставок, таргетингу аудиторії, конверсій, калібрування та ефективності кампаній.
Опис
- Розробляйте цензуровані моделі ландшафту ставок для оцінювання розподілів клірингових цін на основі частково спостережуваних аукціонних даних
- Створюйте моделі ймовірності виграшу в реальному часі, що адаптуються до динаміки ціноутворення ставок
- Проєктуйте ієрархічні моделі оцінювання ліфта зі стратегіями вибору на основі довірчих меж
- Створюйте моделі схильності до конверсії на основі розріджених, відкладених і лише агрегованих міток
- Розробляйте моделі схожих аудиторій із використанням навчання на позитивних і невиділених даних та методів найближчих сусідів на основі векторних подань
- Впроваджуйте стратегії калібрування на рівні рекламодавця та незалежно оцінюйте якість ранжування й калібрування
- Проєктуйте фреймворки офлайн-оцінювання з використанням оцінювання за оберненою ймовірністю, подвійно робастних оцінок і зважування за важливістю
- Визначайте стратегії дослідження та методи журналювання схильностей для надійної корекції й оцінювання
- Розробляйте методи оптимізації з обмеженнями для цілей кампаній, цінових лімітів і таргетингу за обсягом
- Підтримуйте діагностику даних, оцінювання можливостей і підготовку рекомендацій щодо моделей на основі доказів
- Працюйте з командою Customer над налаштуванням після запуску та перевіркою ефективності
- Готуйте технічну документацію й матеріали для передачі знань внутрішній команді фахівців із даних Customer
- Долучайтеся до обговорень архітектури та рішень щодо масштабованої платформи машинного навчання
Вимоги
- Щонайменше п’ять років досвіду в машинному навчанні або аналізі даних із впровадженням промислових моделей, ефективність яких вимірюється за бізнес-KPI
- Просунуті навички Python, зокрема NumPy, pandas і scikit-learn
- Впевнені навички SQL і досвід роботи з великомасштабними наборами даних
- Практичний досвід роботи з XGBoost, LightGBM або CatBoost
- Ґрунтовні знання регуляризації, методів калібрування та обробки категоріальних ознак
- Міцна база з теорії ймовірностей, статистики, довірчих інтервалів і аналізу статистичної потужності
- Досвід створення ознак зі структурованих даних і даних про поведінку
- Практичний досвід роботи із Spark або PySpark
- Практичне розуміння фреймворків експериментів і A/B-тестування
- Досвід застосування розширених методів валідації, зокрема часових розбиттів, виявлення витоків, аналізу дрейфу та метрик за зрізами
- Розуміння методів пояснюваності, таких як SHAP і перестановна важливість
- Англійська на рівні вище середнього або вище
- Сильні аналітичні здібності та навички розв’язання проблем
- Ефективність у середовищах із високою орієнтацією на дані
- Сильні навички комунікації та взаємодії із зацікавленими сторонами
- Здатність пояснювати складні рішення щодо моделювання технічній і нетехнічній аудиторії
- Проактивний підхід і сильне відчуття відповідальності
- Висока увага до деталей і наукова ретельність в експериментах та оцюванні
Переваги
- Віддалений формат роботи
- Робота над технічно складними продуктами
- Співпраця з досвідченими інженерами та фахівцями з даних
- Можливість безпосередньо впливати на великомасштабні промислові системи